MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3047372543 · doi:10.1115/1.4047965

Fracture Behavior of Heavily Cross-Linked Epoxy: Testing, Fractography, and Numerical Modeling

2020· article· en· W3047372543 sur OpenAlexafffund
Ahmed Elruby, Stephen M. Handrigan, Sam Nakhla

Notice bibliographique

RevueJournal of Engineering Materials and Technology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMemorial University of Newfoundland
Mots-clésFractographyDigital image correlationMaterials scienceFracture (geology)EpoxyMicrostructureComposite materialPlasticityFinite element methodStructural engineeringDeformation (meteorology)Tension (geology)Scanning electron microscopeUltimate tensile strengthEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Heavily cross-linked epoxy was characterized under different types of loading. The scope of work involves detailed testing procedures utilizing high-precision digital image correlation (DIC) system for all strain measurements. Fractographic analyses using scanning electron microscopy (SEM) were also provided. Besides, computed tomography (CT) scans were employed to characterize existing manufacturing imperfections, i.e., voids. Numerical modeling using extended finite element method (XFEM) utilizing the actual microstructure is conducted. Testing results and fractographic analyses showed that microvoids led to failure initiation at micro lengths. An unstable fracture behavior dominated the final failure under different types of loading. Global plastic deformation was observed in the case of uniaxial tension, while local plasticity was observed in specimens under three-point loading. It can be concluded that epoxies failure under a combined state of stresses is sophisticated, and straightforward stress/strain-based failure criteria are not well-suited for failure predictions.

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 enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,669

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Engineering Materials and TechnologyMême sujetMechanical Behavior of CompositesTravaux en français237 207