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Enregistrement W2807445146 · doi:10.1139/tcsme-2017-0042

Research on a fiber ring generating algorithm for manufacturing fiber composite rotating structures of complex geometry

2018· article· en· W2807445146 sur OpenAlexvenueno aff
Xianfeng Wang, Huaqiao Wang, Jun Xiao

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCentroidTrajectoryPerpendicularGeometryFiberComputer scienceAerospaceAlgorithmTopology (electrical circuits)Materials scienceMechanical engineeringMathematicsEngineeringComposite materialAerospace engineeringPhysicsCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to its light weight and high strength, carbon fiber reinforcement resin based composite (CFRC) has been widely used in aerospace, military, and many other industries. As the manufacturing technology develops, the geometry of CFRC components has seen significant changes, such as closed surface from the traditional open surface, or quite sophisticated topologies from simple shapes. As a result, fabrication of CFRC is confronted with challenging issues related to the design of fiber placement trajectory for optimal performance. In this paper, a trajectory generating algorithm is proposed based on the centroid curve of a quasi-rotational structure, where the centroid curve is the connection of centroids of the cross-sections of the structure. After the centroid curve of the component is achieved, the cross-section profiles perpendicular to the centroid curve can be determined. An efficient number of profiles are identified to avoid any overlap among neighboring profiles along the centroid curve. In this manner, the essential data for ultimate trajectory design are eventually obtained that can precisely reflect placement angles. The present work will effectively enhance the accuracy of trajectory of fiber placement and promote the mechanical property of CFRC components.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,386
Score d'incertitude au seuil0,965

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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