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Enregistrement W2947067811 · doi:10.1299/transjsme.19-00058

Computational study on temperature-dependencies of relaxation and elastic properties in anisotropic viscoelastic constitutive law for fiber-reinforced thermoplastic resin

2019· article· en· W2947067811 sur OpenAlexaff
Koji Yamamoto, Y. Ishibashi, Masato SOMEMIYA, Norio HIRAYAMA, Kenjiro Terada

Notice bibliographique

RevueTransactions of the JSME (in Japanese) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComposite Material Mechanics
Établissements canadiensCybernet Systems Corporation (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViscoelasticityMaterials scienceConstitutive equationComposite materialThermoplasticAnisotropyRelaxation (psychology)Structural engineeringEngineeringFinite element methodPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With use of the numerical material testing (NMT) approach based on homogenization theory, a time-temperature reduction law is proposed for both relaxation and elastic properties in the orthotropic viscoelastic constitutive equation, which is supposed to represent the macroscopic material behavior of unidirectional fiber reinforced thermoplastics (FRTP) under various temperature environments. We start with dynamic viscoelastic measurements for polycarbonate (PC) under different ambient temperatures to evaluate the master curves of storage and loss moduli as well as loss tangent that exhibit the temperature- and time-dependent characteristics of its relaxation and elastic properties. Then, with the use of the obtained viscoelastic properties of the resin, a series of NMTs simulating macroscopic stress relaxation are conducted on a periodic microstructure (unit cell) model of the FRTP to characterize the macroscopic viscoelastic material behavior. Finally, the shift functions of the orthotropic relaxation and elastic properties in the assumed macroscopic viscoelastic constitutive law involving the proposed time-temperature reduction law are determined to clarify its time- and temperature-dependent characteristics.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,421

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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