Organic Matrix Composites Process-to-Performance, Evaluation, Research and Analysis (OPPERA)
Notice bibliographique
Résumé
View Video Presentation: https://doi.org/10.2514/6.2023-2424.vid Reliable bonded composite structures have the potential to improve performance, reduce costs, and increase design flexibility in advanced aircraft systems. One promising robust solution is to use 3D woven textiles that are near-net-shape to connect stiffeners to wing skins. This architecture removes the delamination paths of other joint systems by including fiber tows that are integrally woven through the preform to bind the out-of-plane directions together. Manufacturing and processing variations lead to variability in resin content, residual stresses, and porosity defects, which ultimately influence the strength of the bonded structure. In addition, static and fatigue loading damage progression is not well understood in 3D textiles and there are no validated predictive models. An integrated computational materials engineering (ICME) framework is under development to predict the strength of the bonded structure by integrating models to predict (1) fiber bed compaction, (2) material properties, residual stresses, and porosity evolution during cure, (3) damage evolution at the mesoscale and macroscale, and (4) final part capability. This paper describes an overview of current tools and predictive capabilities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,076 | 0,026 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».