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Enregistrement W3088175140 · doi:10.1002/pc.25820

Numerical and experimental investigation of the erosion of zirconia particulate‐reinforced epoxy matrix composites by angular silicon carbide particles

2020· article· en· W3088175140 sur OpenAlexafffund
Navid Heydarzadeh Arani, Majid Eghbal, Mohammad Mahdi Nekahi, M. Papini

Notice bibliographique

RevuePolymer Composites · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueErosion and Abrasive Machining
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceEpoxyComposite materialErosionSilicon carbideFinite element methodParticle (ecology)Composite numberCubic zirconiaPerpendicularFracture (geology)ReinforcementParticulatesCeramicStructural engineeringGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract An smooth particle hydrodynamics/finite element (SPH/FEM) model was developed to simulate the erosion of zirconia particle‐reinforced epoxy composites, due to the overlapping impacts of angular particles at both perpendicular and oblique incidences. For each composite target, multiple sub‐volumes, each having their own random reinforcement distribution, were modeled. The reinforcements were assumed as noneroding and nondeforming and were distributed in the modeled sub‐volumes according to the random distributions measured in the actual samples. Erosion tests were performed to verify the numerical model, and it was found that the erosion rates of the zirconia‐reinforced composites were in all cases significantly lower than the neat epoxy. The experimentally‐observed erosion mechanisms were successfully simulated by the model, and the predicted erosion rates matched the measured ones to within 2% to 11%. It is anticipated that similar models can be used to predict erosion of other particulate composite systems whose reinforcement erosion and fracture is negligible compared to the matrix erosion.

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 enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil0,400

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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