Wrinkle Formation and Initial Defect Sensitivity of Steered Tow in Automated Fiber Placement
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to study the wrinkle formation of a prepreg with initial defect during steering in automated fiber placement (AFP). Wrinkle formation has a detrimental effect on the mechanical properties of the final product, limiting the AFP applications. A theoretical model for wrinkle formation has been developed in which a Pasternak foundation and a Koiter imperfection model are adapted to model viscoelastic characteristics of the prepreg tack and initial defect of the prepreg, respectively. The initial defect is defined as a slight deviation of the tow’s mid-plane from a horizontal shape. The initial defect is generated in the tow by moving the tow through the guidance system, pressure of the roller, and resin tackiness. Galerkin method, along with the finite difference method (FDM), are employed to solve the wrinkle problem equation. The proposed method is able to satisfy the different boundary conditions for the wrinkle problem completely. The numerical results show that increasing the initial defect leads to a decrease in critical load and an increase in critical steering radius. To validate the theoretical model, experimental results are presented and compared with model-predicted results. It is shown that the model is well able to capture the trends and values of wrinkle formation wavelengths obtained from the experiment.
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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 découle