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Enregistrement W4381735389 · doi:10.1139/tcsme-2022-0084

A model for permeability in fibre-reinforced plastics

2023· article· en· W4381735389 sur OpenAlexaffvenue
Anthony Sherratt, Mehdi Ghazimoradi, John Montesano, Anthony G. Straatman, Christopher T. DeGroot, Frank Henning

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComposite Material Mechanics
Établissements canadiensUniversity of WaterlooWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialAutomotive industryVoid (composites)Permeability (electromagnetism)Curing (chemistry)PorosityComputer scienceEngineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increased use of continuous fibre-reinforced plastics (CoFRP) is being seen in the automotive industry due to their high strength specific properties. The manufacturing process, however, is still expensive due to the number of critical steps and material costs. Cost reduction is being combated by computational modelling of the infiltration and curing processes to predict void formation and other potential defects. The accuracy of these simulations is highly dependent on capturing the presence of the carbon sheets in the mould due to the large differences in permeability between flows parallel and normal to the fibre tows. This work presents a geometry-based method for locally orienting the fibre and thickness direction for 2D extruded CoFRP components. The capabilities of these methods will be presented by comparing the fibre orientation prediction for two geometries (i.e., hat channel and double dome) using three different draping schemes (i.e., 0°, 45°, and 90°) against the results of a validated draping simulation developed in LS-DYNA.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,916
Score d'incertitude au seuil0,756

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,189 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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