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Enregistrement W2802565708 · doi:10.1177/0021998318770505

Experimental investigation and phenomenological modeling of hygrothermal effect on tensile fatigue behavior of carbon/epoxy plain weave laminates

2018· article· en· W2802565708 sur OpenAlexaff
Mohamed Khay, AD Ngo, Rajamohan Ganesan

Notice bibliographique

RevueJournal of Composite Materials · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensConcordia UniversityÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialUltimate tensile strengthEpoxyStiffnessDelamination (geology)Tension (geology)ModulusResidual strengthComposite laminatesPlain weaveMoistureStress (linguistics)Composite number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this paper is to study the hygrothermal effect on fatigue behavior of quasi-isotropic carbon/epoxy plain weave aerospace laminates containing artificial flaw under axial tension–tension loading. Dry and wet specimens were tested at tensile load-controlled cyclic loading with a stress ratio R = 0.1 and a load frequency of 7 Hz at room temperature (RT) and at 82℃ under different stress levels. Allowable stiffness change as a failure criterion was used to determine the delamination propagation onset threshold under cyclic tensile loading at each environmental condition. The delamination propagation onset was verified using the ultrasonic imaging (C-Scan) technique. The experimental results show that (1) fatigue life of CFRP specimens was more individually affected by moisture than by temperature and (2) combined moisture and temperature cause a drastic decrease in fatigue life. Finally, an investigation of the effect of hygrothermal conditions on stiffness degradation and damage of composite laminates subjected to tensile fatigue loading has been also carried. On the basis of the residual stiffness degradation, a damage variable was presented and phenomenological damage models were proposed by employing fatigue modulus and secant modulus concepts as measure of material damage.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,639

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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