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Enregistrement W2776985161 · doi:10.5267/j.esm.2017.11.004

Finite element prediction of curing micro-residual stress distribution in polymeric composites considering hybrid interphase region

2017· article· en· W2776985161 sur OpenAlexvenueno aff
V. Teimouri, Majid Safarabadi

Notice bibliographique

RevueEngineering Solid Mechanics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEpoxy Resin Curing Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialCuring (chemistry)Finite element methodInterphaseResidual stressStress (linguistics)Structural engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The interphase is a region between fibers and a matrix, which has different properties from the matrix and the fibers, but is dependent on them.Considering the interphase region has a significant effect on the accuracy of obtained residual stresses.So far, in order to obtain the micromechanical residual stresses, the interphase properties are considered as an average.In this paper, the properties of the interphase are assumed variable by using a suitable UMAT code in the ABAQUS software.The equations of previous studies that have acquired interphase properties to be variable are used to write the UMAT code.A representative volume element (RVE) in polymer composites is modeled in three phases in the ABAQUS software and the interphase properties are considered as FGM by using the UMAT code.Temperature variation during curing to environment temperature is the only loading factor in the RVE.The matrix, fiber and interphase stresses are obtained in the ABAQUS software.The achieved stresses were compared with the results of previous studies that considered interphase properties as average.Finite element and energy methods were used in previous papers but in the present study just the finite element method with variable interphase properties was use.In addition, residual stress diagrams with the variable interphase properties are plotted to study the effect of the thermal expansion coefficient.The results of this study are similar to those in previous ones, and the curves are improved.

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)0,001
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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