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Enregistrement W2753500261

Non-destructive Evaluation Measurements and Fracture Effects in Carbon/Epoxy Laminates Containing Porosity

2017· article· en· W2753500261 sur OpenAlexfundno aff
Issa Hakim

Notice bibliographique

RevueOhioLink ETD Center (Ohio Library and Information Network) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSmart Materials for Construction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Higher Education and Scientific ResearchCanadian Bureau for International EducationUniversity of Dayton
Mots-clésEpoxyPorosityMaterials scienceFracture (geology)Composite materialCarbon fibersComposite number
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon fiber composites have been increasingly used in aerospace, military, sports, automotive and other fields due to their excellent properties, including high specific strength, high specific modulus, corrosion resistance, fatigue resistance, and low thermal expansion coefficient.Delamination, or interlaminar fracture, is a serious failure mode leading to a loss in composite stiffness and strength.Manufacturing process defects degrade the fatigue life and delamination resistance of the composite.This study investigates the effect of porosity on fatigue interlaminar fracture behavior of carbon fiber composites.Carbon fiber reinforced epoxy samples with different vacuum levels: 0%, 50% and 100% of full vacuum were fabricated using the hand layup vacuum bagging manufacturing process.Porosity was evaluated using eight different NDE methods: X-Ray laminography, X-Ray refraction, ultrasonic testing, high frequency eddy current

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,690

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,010
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,203 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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