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Enregistrement W2808352752 · doi:10.1115/1.4040539

Stress Concentration in Low-Porosity Periodic Tessellations With Generic Patterns of Elliptical Holes Under Biaxial Strain

2018· article· en· W2808352752 sur OpenAlexafffund
Jiazhen Leng, Gerard Reynolds, Megan Schaenzer, Minh Quan Pham, Geneviève Bourgeois, Ali Shanian, Damiano Pasini

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Mechanics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCellular and Composite Structures
Établissements canadiensSiemens (Canada)McGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPorosityMaterials scienceRhombusPlanarVoid (composites)Representative elementary volumeStress (linguistics)GeometryStress concentrationPorous mediumMechanicsComposite materialMathematicsPhysicsComputer scienceMicrostructure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stress concentration in porous materials is one of the most crucial culprits of mechanical failure. This paper focuses on planar porous materials with porosity less than 5%. We present a stress-prediction model of an arbitrarily rotated elliptical hole in a rhombus shaped representative volume element (RVE) that can represent a class of generic planar tessellations, including rectangular, triangular, hexagonal, Kagome, and other patterns. The theoretical model allows the determination of peak stress and distribution of stress generated near the edge of elliptical holes for any arbitrary tiling under displacement loading and periodic boundary conditions. The results show that the alignment of the void with the principal directions minimizes stress concentration. Numerical simulations support the theoretical findings and suggest the observations remain valid for porosity as large as 5%. This work provides a fundamental understanding of stress concentration in low-porosity planar materials with insight that not only complements classical theories on the subject but also provides a practical reference for material design in mechanical, aerospace, and other industry.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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