MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387187456 · doi:10.3390/pr11102875

Comparisons of the Performance of Novel Lightweight Three-Dimensional Hybrid Composites against GLARE Fiber–Metal Laminate

2023· article· en· W4387187456 sur OpenAlexafffund
Ke Wang, Farid Taheri‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬

Notice bibliographique

RevueProcesses · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceFlexural strengthDuctility (Earth science)FabricationComposite materialGLARECore (optical fiber)Finite element methodFiberThree point flexural testFlexural modulusFibre-reinforced plasticStructural engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,509

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,209 · 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'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'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProcessesMême sujetMechanical Behavior of CompositesTravaux en français237 207