MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4245450800 · doi:10.32920/ryerson.14649933.v1

Fatigue damage assessment of unidirectional GRP and CFRP composites

2021· preprint· en· W4245450800 sur OpenAlexaff
Morteza Panbechi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFatigue and fracture mechanics
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialBrittlenessCrackingStress (linguistics)Matrix (chemical analysis)FiberShear (geology)Structural engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present thesis has developed an energy-based critical plane fatigue damage parameter to assess the fatigue damage of unidirectional GRP and CFRP composites. The proposed model is based on the physics and the mechanism of fatigue cracking within three damage regions of the matrix (I), the fiber-matrix interface (II), and the fiber (III) in unidirectional GRP and CFRP composites as the number of cycles progresses. The model involved the shear and normal energies calculated from stress and strain components acting on (i) a relatively ductile matrix, (ii) the matrix-fiber interface, and (iii) the unidrectional brittle fibers. For the regions III, and I the cracking is dominantly based on the maximum shear stress and the maximum normal principal stress, respectively and the fatigure damage was assessed based on the Varvani-Farahani damage approach. For region II, the damage process along the matrix-fiber interface was evaluated based on the Plumtree-Cheng approach. The proposed fatigue damage analysis has addressed the cracking and damage progress within three regions over the life of unidirectional GRP and CFRP composites and showed a good capability in unifying the experimentally obtained fatigue lives with various off-axis angles and stress ratios as compared with other well-known damage criteria available in the literature.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,246 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetFatigue and fracture mechanicsTravaux en français237 207