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Enregistrement W4317636948 · doi:10.2514/6.2023-2424

Organic Matrix Composites Process-to-Performance, Evaluation, Research and Analysis (OPPERA)

2023· article· en· W4317636948 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

RevueAIAA SCITECH 2023 Forum · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensConvergent Manufacturing Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceDelamination (geology)Composite materialPorosityComposite laminatesCompactionComposite numberResidual stressFiberFlexibility (engineering)Residual strengthStructural engineeringResidualComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,685
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,009
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)0,0000,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,315 · 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