Heterogeneous Surface Wear Models for the Prediction of the Specific Wear Rate of Woven Carbon Fibre Reinforced Epoxy Composites
Notice bibliographique
Résumé
Heterogeneous surface wear (HSW) models have been derived to predict the specific wear rates of woven carbon fibre reinforced epoxy composite materials. The specific wear rates of unidirectional carbon fibre/epoxy composites, with fibres orientated both parallel and antiparallel to the direction of sliding, are used as input variables. The first model (EW mode) is based on an assumption of uniform thickness reduction during wear, but uneven surface pressure. The second model (EP mode) is based on an assumption of even surface pressure throughout the test. The specific wear rates of plain and 5HS woven composite panels were measured to validate the accuracy of the models. It was found that the EW model was able to accurately predict the specific wear rates of the two types of woven composites under mild abrasive conditions (120 grit sandpaper). However, under more severe abrasive conditions (36 grit sandpaper), the woven panels exhibited a new wear mechanism caused by tearing of the out-of-plane fibres at the crossover points of warp and weft fibres. This mechanism caused both models to under-predict the specific wear rates of the woven composites in severe abrasive conditions. However, the EW model can be used with confidence under less abrasive conditions, where the asperities do not have significant interactions with the out of plane fibres.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».