Using fractional derivatives for improved viscoelastic modeling of textile composites. Part I: Fabric yarns
Notice bibliographique
Résumé
In this article, the viscoelastic behavior of fabric yarns is modeled by a new means of fractional calculus. First, the constitutive relation of the fractional “Poynting-Thomson” model is developed to investigate the behavior of yarns. The proposed material constitutive relation is a differential equation of fractional order, where the response to a unit step of stress (for determination of creep compliance), or a unit step of strain (for stress relaxation modulus) can be readily found in the literature. Here, focusing on the stress relaxation, the response function is fitted to the experimental data of yarns in a typical woven fabric prepreg, at both dry and partially consolidated conditions. The yarns were made of E-glass fibers comingled with polypropylene fibers. The results showed a significant agreement with experimental data along with improved predictions of the new fractional modeling approach when compared to other approaches such as the integer order model and Prony series. For early relaxation times, especially for [Formula: see text] a considerable discrepancy was observed between the values of relaxation modulus obtained by the experiments and that by the integer-order derivative model. However, the results extracted via the fractional derivatives were in close agreement with experimental results at all relaxation times. Using the fractional properties of the yarns, the variation of storage and loss moduli of the yarns with external frequency loading was also predicted, capturing both the rubbery and glassy regions of the material frequency response.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».