Comparisons of the Performance of Novel Lightweight Three-Dimensional Hybrid Composites against GLARE Fiber–Metal Laminate
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the work presented in this paper is to overcome several major shortcomings of the recently introduced 3D composites (3DCs) and their fiber–metal-laminate renditions (3DFMLs). A new class of lightweight, stiff, and resilient three-dimensional hybrid composites (3DHCs) is introduced in this study, referred to as “inserts enhanced 3D hybrid composites” (IE3DHCs). The performances of all configurations were characterised by conducting three-point flexural tests using a span-to-thickness ratio of 32:1. The flexural performance of 3DFMLs with different core thicknesses was first compared using GLARE-3/2-0.4 as a baseline, revealing the superior performance of 3DFMLs; the optimal performance was exhibited by 3DFML with a 3 mm 3DC core. However, the lower ductility of 3DFMLs, as well as their poorly controlled and time-consuming fabrication process were recognized. The newly developed materials (IE3DHCs) had a comparatively simpler fabrication processes with significantly higher quality control. More importantly, IE3DHCs exhibited an approximately 160% improvement in ductility and as much as a 250% improved design strength compared to 3DFMLs. These findings showcase the promising potential of IE3DHCs for future research and real-world applications. Additionally, robust finite element models were developed to simulate flexural tests and optimize future renditions of the IE3DHCs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».