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Enregistrement W2975439048 · doi:10.1088/1361-665x/ab47c9

In-plane compression behavior of anti-tetrachiral and re-entrant lattices

2019· article· en· W2975439048 sur OpenAlexaff
Kadir Günaydın, Zana Eren, Zafer Kazancı, Fabrizio Scarpa, Antonio Mattia Grande, Halit S. Türkmen

Notice bibliographique

RevueSmart Materials and Structures · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCellular and Composite Structures
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAuxeticsMaterials scienceFinite element methodDeformation (meteorology)Nonlinear systemLattice (music)Deformation mechanismBucklingStructural engineeringHexagonal crystal systemComposite materialPhysicsCrystallographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the present study, a comparative compression investigation of anti-tetrachiral and modified re-entrant lattices was conducted in-plane direction using experimental and numerical analyses. Lattice structures were manufactured using fused deposition modelling 3D printing technology and crushed at quasi-static condition. Nonlinear finite element (FE) models of both structures were established, and the FE results were systematically compared with the experimental results. The onset of densification phases of both structures was determined numerically. Results indicate that deformation modes strongly affect the force-deflection response of both designs. In this manner, failure locations and buckling deformation in the tests were identified to find a relation with theory and to modify geometries. The anti-tetrachiral design exhibits higher specific energy absorption than modified re-entrant hexagonal lattices. Beyond the auxetic characteristics, deformation mechanism of the anti-tetrachiral lattices provides an opportunity to construct excellent crush absorption in-plane direction thanks to its high shear strength stem from its unique deformation mechanism.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations59
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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