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Enregistrement W2472446412 · doi:10.1177/0021998316654748

Modelling of mechanical properties of randomly oriented strand thermoplastic composites

2016· article· en· W2472446412 sur OpenAlexafffund
Marina Selezneva, Steven Roy, Sean Meldrum, Larry Lessard, Ali Yousefpour

Notice bibliographique

RevueJournal of Composite Materials · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensNational Research Council CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaPratt and Whitney CanadaMcGill University
Mots-clésMaterials scienceComposite materialFormabilityPeekModulusPolyether ether ketoneFinite element methodThermoplasticAerospaceFracture (geology)Structural engineeringPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is an emerging interest in the aerospace industry to manufacture components with intricate geometries using discontinuous-fibre carbon/polyether-ether-ketone moulding systems (obtained by cutting unidirectional tape into strands). Great formability and high modulus can be achieved with this type of composites, but the high variability of measured properties can have a detrimental effect on the design allowables. When it comes to prediction of mechanical properties, it is important to capture the average strength and modulus as well as their statistical variability. This article proposes a stochastic finite element technique that uses the concept of randomly oriented strands to model variability, and the application of Hashin’s failure criteria and fracture energies to estimate strength. Overall, the model matches the trends observed during experiments and shows that strength of randomly oriented strand composites is significantly lower than that of continuous-fibre laminates due to the ‘weakest-link’ principle.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations60
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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