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Enregistrement W4381884850 · doi:10.1088/1361-665x/ace143

Effect of training on the cyclic behaviour of SMA wire

2023· article· en· W4381884850 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueSmart Materials and Structures · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueShape Memory Alloy Transformations
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSMA*Materials sciencePseudoelasticityDissipationShape-memory alloyVibrationStructural engineeringAmplitudeSmart materialMechanical energyComposite materialAcousticsEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Shape memory alloys (SMAs) are a new generation of smart metallic materials with numerous unique and widely applicable characteristics. With their superelasticity and ability to dissipate energy under cyclic loading, SMAs are an excellent choice for passive vibration energy dissipation systems. However, due to functional fatigue, the energy dissipation and re-centring capacity of virgin SMA dwindles at a decreasing rate during cyclic loading and eventually reaches a stable level. Since for vibration control applications stable mechanical properties with predictable responses to vibrational forces are preferred, preloading SMA wires for mechanical training is proposed to overcome this drawback. Nevertheless, the effect of training conditions on the mechanical behaviour of SMA wires has only been investigated in a few studies. To fill this research gap, the influence of different training parameters, such as strain amplitude, frequency, number of cycles and prestrain, on the mechanical behaviour of SMA wires is examined. The results show that while a sufficient number of cycles and certain level of strain amplitude are required to reach a stable stress–strain relation, training frequency is the most important parameter for eliminating residual strain.

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 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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,641

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,248 · 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