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Enregistrement W4382516337 · doi:10.4203/ccc.1.34.4

Energy Absorption Capacity of Aluminium FoamManufactured by Kelvin Model Loaded UnderDifferent Biaxial Combined Compression-TorsionConditions

2023· article· en· W4382516337 sur OpenAlexaff
H. D. Solomon, R. Baleh, A. Abdul-Latif, A. Deiab

Notice bibliographique

RevueCivil-comp conferences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCellular and Composite Structures
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceTorsion (gastropod)AluminiumComposite materialAbsorption capacityCompression (physics)Metal foamAbsorption (acoustics)Chemical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

New metal foams were developed and tested due to its high energy absorption abilities for multifunctional applications.The aim of this research work was to investigate experimentally the effect of quasi-static biaxial loading complexity (combined compression-torsion) on the energy absorption capacity of highly uniform architecture open cell aluminium foam manufactured by kelvin cell model.The two generated aluminium foams have 80% and 85% porosities, spherical shaped pores having 11mm in diameter.These foams were tested by means of several square-section specimens.A patented rig called ACTP (Absorption par Compression-Torsion Plastique), was used to investigate the foam response under quasi-static complex loading paths having different torsional components.Thus, in addition to the reference uniaxial crushing, 4 biaxial configurations classified: Bi37°, Bi45° (moderate), Bi53°, Bi60° (severe), are tested under a quasistatic speed of 5 mm.min -1 .So, the main mechanical responses of the aluminium foams were Energy Absorption Capacity of Aluminium Foam Manufactured by Kelvin Model Loaded Under Different Biaxial Combined Compression-Torsion Conditions

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 enseignants0,002
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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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