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Enregistrement W4389486981 · doi:10.1080/13588265.2023.2287377

The coordinated design and optimisation of combined energy-absorbing structure with multi-level thin-walled tapered square tubes

2023· article· en· W4389486981 sur OpenAlexaff
Ping Xu, Jiaxing He, Jie Xing, Shuguang Yao, Qi Huang, Xin Zheng

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Crashworthiness · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCellular and Composite Structures
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNatural Science Foundation of Hunan Province
Mots-clésCrashworthinessSquare (algebra)Tube (container)Work (physics)Structural engineeringEnergy (signal processing)Materials scienceMechanical engineeringEngineeringFinite element methodComposite materialMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To solve the problem of high peak force and large load fluctuation of combined energy-absorbing structures, a coordinated design strategy based on staggered compensation of load curves was proposed. First, an energy-absorbing unit of metal thin-walled tapered square tube was designed, and its crashworthiness was verified by experiment and simulation, and the peak force was reduced by introducing a groove inducing structure. Then, a combined structure with multi-level energy-absorbing units was proposed through layout arrangement and dimensional design. The parameter analysis was performed using a validated surrogate model. It is found that the thickness of the outer tube of the energy-absorbing units has a significant effect on peak crushing force (PCF), crushing force uniformity (CFU) and specific energy absorption (SEA). To improve the crashworthiness of the combined structure, a multi-objective optimisation was applied to achieve the maximum CFU and SEA values, and weight factors were introduced to select design schemes. The results show that the optimised combined structure reduces PCF by 44.48% and increases CFU by 50.78%, while improving the SEA.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,222
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 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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