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Enregistrement W2884534215 · doi:10.3390/icem18-05438

Sensitivity Analysis of Fiber-Matrix Interface Parameters in an SMC Composite Damage Model

2018· article· en· W2884534215 sur OpenAlexaff
Johannes Görthofer, Malte Schemmann, Thomas Seelig, Andrew N. Hrymak, Thomas Böhlke

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComposite Material Mechanics
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésMaterials scienceComposite materialMicroscale chemistryThermosetting polymerStiffnessWeibull distributionIsotropyAnisotropyComposite numberGlass fiberHomogenization (climate)Fiber-reinforced compositeSheet moulding compoundMathematicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This contribution shortly introduces the anisotropic, micromechanical damage model for sheet molding compound (SMC) composites presented in the authors’ previous publication [1]. As the considered material is a thermoset matrix reinforced with long (≈25 mm) glass fibers, the leading damage mechanisms are matrix micro-cracking and fiber-matrix interface debonding. Those mechanisms are modeled on the microscale and within a Mori-Tanaka homogenization framework. The model can account for arbitrary fiber orientation distributions. Matrix damage is considered as an isotropic stiffness degradation. Interface debonding is modeled via a Weibull interface strength distribution and the inhomogeneous stress distribution on the lateral fiber surface. Hereby, three independent parameters are introduced, that describe the interface strength and damage behavior, respectively. Due to the high non-linearity of the model, the influence of these parameters is not entirely clear. Therefore, the focus of this contribution lies on the variation and discussion of the above mentioned interface parameters.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,604

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,250 · 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
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'admission1
Résumé présentoui

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