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Enregistrement W4376288158 · doi:10.18280/rcma.330205

Improving the Mechanical Properties of the Air-Conditioning Pipe Using Composite Materials

2023· article· fr· W4376288158 sur OpenAlexvenueno aff
Dheyaa Naji Dikhil Al Hussain, Mukhalad Kadim Nahi Alkanany, Karrar A. Hammoodi, Atheer Raheem Abdullah, Hasan Sh. Majdi, Laith Jaafer Habeeb

Notice bibliographique

RevueRevue des composites et des matériaux avancés · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineMaterials Science
ThématiqueMaterial Properties and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComposite numberConditioningAir conditioningMaterials scienceComposite materialEngineeringMechanical engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditional air-conditioning pipes made from materials such as copper and aluminum have limitations in terms of strength, durability, and cost-effectiveness.The use of composite materials offers a promising alternative to overcome these limitations due to improving the mechanical properties of air-conditioning pipes by incorporating composite materials.The paper explores the mechanical properties of composite materials and their potential to enhance the strength, flexibility, and resistance to corrosion of air-conditioning pipes.Whereas gas leakage issues have developed into one of the most significant issues in air conditioning organizations, the solution to these issues looks forward to improving the gas connection pipes in air conditioning companies and enhancing their durability.The goal of the study presented in this research paper is to improve gas pipes by adding insulating and supporting layers to increase the pipe's durability, such as layers of carbon and fiber.Through Simulation, materials have been added at various angles and directions to determine the best accessible condition to improve the condition of the ionization tube.The results revealed that the presence of carbon fiber layers at angles of 45 degrees from the inner diameter and 90 degrees from the outer diameter provides the best accessible condition and results in the least amount of distortion, with the best case's deformation reaching 0.157 meters.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,185 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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