Improvement of the Performance of Structural Adhesive Joints with Nanoparticles and Numerical Prediction of Their Response
Notice bibliographique
Résumé
The use of nanoparticles as an effective means for improving the performance of adhesives and resins has attracted considerable attention immediately after the helical microtubules of graphitic carbon were introduced. Since then, several researchers have harnessed the outstanding mechanical properties of nanoparticles (NPs) to improve performances of adhesives and resins. As a result, the number of scholarly articles on this topic has also increased exponentially since the early 90s, with no plateau in the rate of scholarly publications in sight. Overall, a large majority of the available articles concerning the incorporation of NPs for improving the performance of adhesives and resins are experimentally oriented compared to a relatively much lower number of articles that examine the characterization of the performance of such composite materials both theoretically and/ or numerically. This chapter, therefore, aims at providing a summary of the recent advances concerning the use of nanoparticles for improving the performance of adhesively bonded joints (ABJs). The emphasis is placed on the articles that have explored the influences of environmental parameters that affect the performance of NP-reinforced ABJs. A review of the relevant numerical studies with a particular emphasis on the extended finite element method is also presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».