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Enregistrement W2914578823 · doi:10.3390/s19030717

A Simplified SSY Estimate Method to Determine EPFM Constraint Parameter for Sensor Design

2019· article· en· W2914578823 sur OpenAlexaff
Ping Ding, Xin Wang

Notice bibliographique

RevueSensors · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Health Monitoring Techniques
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConstraint (computer-aided design)Computer scienceEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To implement a sensor structure analysis and design (as well as other engineering applications), a two-parameter approach using elastic–plastic fracture mechanics (EPFM) could be applied to analyze a structure more accurately than a one-parameter approach, especially for structures with low crack constraint. The application of the J-A two-parameter approach on sensors and other structures depends on the obtainment of a constraint parameter A. To conveniently and effectively obtain the A parameter values, the authors have developed a T-stress-based estimate method under a small-scale yielding (SSY) condition. Under a uniaxial external loading condition, a simplified format of the T-stress-based estimate has been proposed by the authors to obtain the parameter A much more conveniently and effectively. Generally, sensors and other practical engineering structures endure biaxial external loading instead of the uniaxial one. In the current work, the simplified formation of the estimate method is extended to a biaxial loading condition. By comparing the estimated A parameter values with their numerical solutions from a finite element analysis (FEA) results, the extension of the simplified formation of T-stress-based estimate method to biaxial loading was discussed and validated. The comparison procedure was completed using a wide variety of materials and geometrical properties on three types of specimens: single edge cracked plate (SECP), center cracked plate (CCP), and double edge cracked plate (DECP).

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,475
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,299 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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