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Enregistrement W3038451280 · doi:10.1177/0021998320936343

Micromechanical analysis of longitudinal and shear strength of composite laminae

2020· article· en· W3038451280 sur OpenAlexaff
Lucas Vignoli, Marcelo A. Savi, Pedro Manuel Calas Lopes Pacheco, Alexander L. Kalamkarov

Notice bibliographique

RevueJournal of Composite Materials · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUltimate tensile strengthMaterials scienceCompressive strengthComposite materialShear (geology)FiberComposite numberConcentricShear strength (soil)Structural engineeringGeometryMathematicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The analysis of several micromechanical models for estimating strength of composite laminae is presented. Longitudinal tensile, compressive and in-plane onset shear strengths are analytically estimated and compared with experimental data available in the literature. The tensile longitudinal load predominantly induces rupture of fibers. On the other hand, the compressive strength is highly influenced by fiber misalignment, inducing a wide range of failure mechanisms. The material response to in-plane shear presents a strong nonlinear response. The estimation of longitudinal tensile strength based on the rule of mixture approaches is compared with 27 experimental data. A novel improvement is proposed assuming that in situ strength of fiber is smaller than fiber strength measured individually due to manufacturing induced damage. For the in-plane shear, 6 models are compared with 10 experimental stress-strain curves, including a novel closed-form expression based on the concentric cylinders model. Finally, for the longitudinal compressive strength, 8 micromechanical models, including a novel model to estimate misalignment effect in fiber crushing, are compared with 61 experimental data are analyzed. Results indicate that the minimal average error for the longitudinal tensile strength is 12.4% while for the compressive strength it is 15%. For the shear strength, the closest prediction depends on the strength definition and the proposed damage onset strength presents the best predictions. In general, the newly proposed models present the best estimations compared with the other models.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,866

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,228 · 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'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

Citations25
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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