MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4372299183 · doi:10.2140/jomms.2023.18.293

Analytical estimation of cohesive parameters for a bilinear traction-separation law in DCB mode I loading

2023· article· en· W4372299183 sur OpenAlexaff
Gang Li

Notice bibliographique

RevueJournal of mechanics of materials and structures · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBilinear interpolationTraction (geology)Materials scienceSeparation (statistics)Mode (computer interface)LawStructural engineeringMathematicsEngineeringComputer scienceMechanical engineeringPolitical scienceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, analytical solutions for estimating two cohesive parameters, stiffness and strength in a bilinear traction law, were developed in conjunction with the ASTM double-cantilever beam (DCB) mode I testing. A zero-thickness elastic foundation zone containing two layers in series was assumed in the analytical derivation: a cohesive zone located underneath a beam elastic zone that is adjacent to the beam bottom surface, for accurately identifying the DCB opening displacements at both loading point and crack tip. The total deflection was comprised of three contributions: bending, lateral shearing, and beam thickness deformation. The analytical analysis eliminates drawbacks caused by rigid thickness in the classical beam theory. Consequently, good agreement in the beam deflections at both the loading point and the crack tip was obtained between the proposed analytical solution and an evaluation of numerical study results. This good agreement ensured that accurate cohesive parameters were derived analytically. Results showed that the proposed method explains why different cohesive parameters can lead to similar load-displacement results. Discussion on the application of the proposed analytical methodology and the associated cohesive values is presented.

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)0,000
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 enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,311

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of mechanics of materials and structuresMême sujetMechanical Behavior of CompositesTravaux en français237 207