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Enregistrement W4289856865 · doi:10.3390/jcs6080224

Prediction of Damage in Non-Crimp Fabric Composites Subjected to Transverse Crushing: A Comparison of Two Constitutive Models

2022· article· en· W4289856865 sur OpenAlexaff
Milad Kazemian, Aleksandr Cherniaev

Notice bibliographique

RevueJournal of Composites Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrimpMaterials scienceComposite materialComposite numberDelamination (geology)Transverse planeConstitutive equationStructural engineeringDisplacement (psychology)Finite element methodEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-crimp fabrics (NCFs) are increasingly used in industry for manufacturing of composite structures due to a combination of high mechanical properties and excellent manufacturability. As with other composites, in-service damage can be a cause for severe reduction in load-carrying capacity of NCF-reinforced plastics. In this experimental and numerical study, two constitutive material models previously used only for damage prediction in unidirectional (UD) tape and woven fabric-reinforced materials (LS-DYNA’s *MAT_ENHANCED_COMPOSITE_DAMAGE—MAT54 and *MAT_LAMINATED_COMPOSITE_FABRIC—MAT58) were evaluated for simulating transverse crushing of composite parts processed from a non-crimp carbon fabric. For this purpose, UD NCF components of tubular shape were subjected to transverse crushing through a controlled indentation of a metallic cylinder, and results of the experiment were compared with numerical modeling. Considered verification metrics included the observed and the predicted patterns of interlaminar damage, the extent of delamination, as well as the ability of the models to replicate force-displacement response exhibited by the tested specimens.

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)0,001
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,851

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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