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Enregistrement W3135663698 · doi:10.1139/tcsme-2020-0204

Failure phenomena in metallic and metal-lined polymer composite pressure vessels for aerospace applications

2021· article· en· W3135663698 sur OpenAlexvenueno aff
C.P. Goldin Priscilla, J. Selwin Rajadurai

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerospacePressure vesselMaterials scienceSoftwareComposite numberExtrapolationStress (linguistics)Structural engineeringPolymerComposite materialMechanical engineeringComputer scienceEngineeringAerospace engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metallic and metal-lined polymer composite pressure vessels are extensively used in industries, including the aerospace industry. In the absence of unique failure criteria for the structural elements, phenomenological or empirical methodologies are used by researchers. This paper discusses comprehensive methodologies for predicting burst pressure of metallic and metal-lined polymer composite pressure vessels for aerospace applications. Metallic pressure vessels were analysed using Ansys software, considering the elastic-plastic nature of the materials. The progressive analysis was performed in metal-lined composite pressure vessels in an explicit mode using Ansys software. The problem of solution convergence is discussed in detail. The extent of degradation in static analysis is suggested after multiple analysis trials. In the unit pressure extrapolation technique, the stress components were evaluated using Ansys software and transformed into a local coordinate system, and hence, the failure pressure of the first-ply was identified by the maximum stress criterion. The analysis then continues with the degradation of the failed layers using Ansys software, and successive failures of layers were identified in steps. The results of burst pressure, evaluated through the present analyses, showed good agreement with the published test results. The procedures described in the paper would be of interest to the designers of pressure vessels.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,938
Score d'incertitude au seuil0,796

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,196 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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