Comparison of the Low-Velocity Impact Responses and Compressive Residual Strengths of GLARE and a 3DFML
Notice bibliographique
Résumé
The impact performance and compression after impact characteristics of 2D and 3D fiber metal laminates (FMLs) are investigated both experimentally and numerically. Commercial-grade GLARE3A-3/2-0.3, and a recently developed FML, which incorporates a unique 3D glass fabric, are used in the study. Both FMLs have similar areal densities. The specimens are subjected to impact loading at three energy levels-low, intermediate, and high. The test results indicate that GLARE is slightly more resilient under impact compared to the 3DFML. However, since GLARE is much thinner than the 3DFML, the two-material systems exhibit very different failure modes. GLARE and 3DFML lost up to 62.6% and 41.5% of their original compressive load-bearing capacity, respectively. Robust and accurate finite element models are developed that can predict the damage evolution and failure modes of both FMLs. Knowing the level of reduction in the residual load-bearing capacity of a material resulting from an impact is of practical importance when assessing the service life of materials. However, further exploration would be required to determine how the information obtained through testing relatively small-sized specimens in a laboratory environment can be extrapolated to larger real-life structural components.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».