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Enregistrement W2949918739 · doi:10.1111/ijac.13318

Steel spheres impact on alumina ceramic tiles: Experiments and finite element simulations

2019· article· en· W2949918739 sur OpenAlexaff
Geneviève Toussaint, Ioannis Polyzois

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Applied Ceramic Technology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNumerical methods in engineering
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceCeramicProjectileFinite element methodComposite materialBrittlenessSPHERESIsotropyFracture (geology)Composite numberStructural engineeringMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Finite element simulations can be very useful for assessing and optimizing the design of advanced armor systems, but they require capturing the mechanisms of damage and failure that occur in composite‐backed ceramic tiles when subjected to shock impact. The damage that occurs, primarily by the formation of radial and conical cracks and comminution, is complex. Therefore, the first step toward understanding these mechanisms are to simplify the problem. In this work, impact experiments using spherical steel projectiles were conducted on free‐standing bare alumina ceramic tiles of two different thicknesses. Observations of the damage were then used to investigate the ability of numerical codes to capture the damage mechanisms occurring in the alumina tiles at various impact velocities. Three constitutive material models, used to simulate brittle fracture in isotropic solids, were explored, using commercially available finite element hydrocode LS‐DYNA. These were the popular Johnson‐Holmquist model 2 for ceramic materials, the pseudo‐rheological Karagozian & Case Concrete model—Release III, and the elastic bond‐based peridynamics model. The numerical results obtained demonstrated the capability of each approach to capture the damage produced by the impact of steel spheres on alumina ceramic tiles.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,289
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations27
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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