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Enregistrement W4281786216 · doi:10.1115/1.4054656

Impact of Manufacturing Flaw on Fatigue Damage Development and on Stiffness Variation in Woven Composite Plates

2022· article· en· W4281786216 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Nondestructive Evaluation Diagnostics and Prognostics of Engineering Systems · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasonics and Acoustic Wave Propagation
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcoustic emissionStiffnessMaterials scienceContext (archaeology)Finite element methodDigital image correlationNondestructive testingStructural engineeringCarbon fiber reinforced polymerComposite numberComposite materialDegradation (telecommunications)Manufacturing processComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Under dynamic loading conditions, damage in a plain weave carbon fiber reinforced polymer (CFRP) composite is a complex and multiscale process, especially in the presence of a manufacturing flaw. In this context, this paper investigates the impact of an inserted flaw on the damage scenario and stiffness degradation over fatigue life. To achieve this objective, a full three-dimensional finite element model (FEM) is developed to evaluate the stress distribution induced by the local defect. Fatigue tests are then performed on two configurations with and without inserted flaws with continuous monitoring by using non-destructive testing (NDT) techniques. The acoustic emission (AE) method is used for damage quantification and source localization while digital image correlation (DIC) and air-coupled ultrasonics (ACU) are applied to evaluate the stiffness degradation. The cross results obtained using these three monitoring techniques provide an insight into the damage process and stiffness degradation in woven composite with a simulated manufacturing flaw.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,515
Score d'incertitude au seuil0,635

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,236 · 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