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Enregistrement W4389480639 · doi:10.3390/ma16247562

Effective Mechanical Properties of Periodic Cellular Solids with Generic Bravais Lattice Symmetry via Asymptotic Homogenization

2023· article· en· W4389480639 sur OpenAlexafffund
Padmassun Rajakareyar, Mostafa S. A. ElSayed, Hamza Abo El Ella, Edgar Matida

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComposite Material Mechanics
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesMitacsBombardier
Mots-clésBravais latticePeriodic boundary conditionsHomogenization (climate)DiscretizationAsymptotic homogenizationMathematicsLattice (music)AnisotropyMathematical analysisBoundary value problemPlanarStatistical physicsPhysicsAlgorithmComputer scienceCrystal structure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, the scope of discrete asymptotic homogenization employing voxel (cartesian) mesh discretization is expanded to estimate high fidelity effective properties of any periodic heterogeneous media with arbitrary Bravais's lattice symmetry, including those with non-orthogonal periodic bases. A framework was developed in Python with a proposed fast-nearest neighbour algorithm to accurately estimate the periodic boundary conditions of the discretized representative volume element of the lattice unit cell. Convergence studies are performed, and numerical errors caused by both voxel meshing and periodic boundary condition approximation processes are discussed in detail. It is found that the numerical error in periodicity approximation is cyclically dependent on the number of divisions performed during the meshing process and, thus, is minimized with a refined voxel mesh. Validation studies are performed by comparing the elastic properties of 2D hexagon lattices with orthogonal and non-orthogonal bases. The developed methodology was also applied to derive the effective properties of several lattice topologies, and variation of their anisotropic macroscopic properties with relative densities is presented as material selection charts.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,836

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,171 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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