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Enregistrement W2901735132 · doi:10.25071/10315/35418

Low-Velocity Impact Response and Expe rimental Optimization of Modified Fiber Metal Laminates with Integrated Mechanical Interlock Bonding System

2018· article· en· W2901735132 sur OpenAlexaff
Mostafa S. A. ElSayed, Thomas Letellier

Notice bibliographique

RevueProgress in Canadian Mechanical Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterlockMaterials scienceFiberComposite materialMechanical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a modified version of fiber metal laminates with integrated mechanical interlock bonding system for aerospace applications. Sheet metals of Al 2024-T3 with surface machined infinitesimal hooks are used along with impregnated glass fiber composites to manufacture a modified version of GLAss REinforced aluminum (GLARE). Low-velocity impact responses of the modified GLARE is examined using a drop weight impact testing machine at an impact energy of 7.5 J. To optimize the geometry of the machined hooks to maximize the modified GLARE low-velocity impact resistance, we developed and tested four configurations of modified GLARE with four variants of hooks' geometry, including two hook sizes, namely, nano and micro and two hook profiles, namely, curved and straight. Impact tests show that modified GLARE with Straight Nano Hooks (SNH) have comparable dynamic responses to the standard GLARE (without hooks), while experiencing much less delamination and fiber damage. Microscopic inspection of the four configurations of modified GLARE also illustrates that SNHs generate modified GLARE with minimal manufacturing defects. The results obtained indicate that SNH is the optimum hook geometry for the development of modified GLARE. It can be considered as an alternative surface treatment for sheet metals in FML development process as it offers a modified version of the material with comparable impact responses to those manufactured by the industrial standard methodology but at a fraction of production cost.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,320
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,223 · 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.

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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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