Prediction procedure for hail impact
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The constant increase of composite materials’ performances makes them more and more used in recent aircrafts. Structures, as the wings or the fuselage, may suffer from hail impacts that can make critical damages or even perforate them. In order to guaranty the safety of passengers, aircrafts have to be certified and simulations have to demonstrate good agreements with real behaviour of the structures and the hail projectile. The aim of this work is to propose a procedure to analyse the home made manufacturing of the ice generally performed in laboratories, its mechanical characterization and a mechanical model that can predict the time-space profile of the impact force on a rigid structure. Because of the high strain level of the hail during the impact, the Smooth Particle Hydrodynamics (SPH) method will be used. Indeed, the finite elements method needs heavy remeshing that are time consuming to avoid mesh distortion. The SPH is a numerical meshless method that calculates interactions between particles at every time increment. Models available in the literature have been studied and the model of J.D. Tippmann (Tippmann, Kim, et Jennifer D. Rhymer 2013) is chosen. In this paper, the Tippman model is presented with its solving using the SPH. A parametric study is proposed in order to catch the relevant parts of this model. A simple experimental procedure is then proposed to feed the model and the results of impact simulations at different velocities are compared to experimental measurements realized in the laboratory.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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