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Enregistrement W2894675248 · doi:10.1177/1099636218802432

Thermally induced microcracks and mechanical property of composite honeycomb sandwich structure: Experiment and finite element analysis

2018· article· en· W2894675248 sur OpenAlexaff
Sandesh Hegde, Mehdi Hojjati

Notice bibliographique

RevueJournal of Sandwich Structures & Materials · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCellular and Composite Structures
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialComposite numberUltimate tensile strengthFinite element methodHoneycombTemperature cyclingDelamination (geology)Honeycomb structureThermalStructural engineeringCore (optical fiber)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microcracking in composite honeycomb sandwich structure and its effect on mechanical properties are studied in this paper. A methodology is presented to study the extent of mechanical strength degradation of composite sandwich structure, subjected to thermal fatigue. The material under study is used for spacecraft structural applications. The test coupons were exposed to thermal cycling at elevated temperature as high as +150°C inside the oven and cryogenic temperature of −190°C by dipping in liquid nitrogen, which is comparable to the thermal environment experienced by spacecraft structures. After each thermal cycle, coupons were inspected for microcracks under an optical microscope at the cross section. The microcracks were then quantified using parameters like crack length and crack density with increase in the number of cycles. Flatwise tensile test was conducted on the coupons after every 10 thermal cycles, up to 60 cycles, to make a correlation between crack density and mechanical strength. It was observed that by increasing the number of thermal cycles, the crack density increases and the flatwise tensile strength decreases up to a specific number of cycles. Finite element analysis was performed to predict the possible location of microcracks formation and compared with experimental observation. Good correlation was observed.

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)0,000
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: aucune
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
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 GPT0,227
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations18
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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