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Enregistrement W4390123093 · doi:10.2140/jomms.2024.19.19

Analytical evaluation of laminated composite DCB test data for achieving validated modelling analysis

2023· article· en· W4390123093 sur OpenAlexaff
Gang Li, Guillaume Renaud, Chun Li

Notice bibliographique

RevueJournal of mechanics of materials and structures · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComposite numberMaterials scienceComposite materialTest (biology)Structural engineeringReliability engineeringEngineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An analytical solution was developed to study mode I delamination in a laminated composite double cantilever beam (DCB) based on an augmented beam model considering lateral shear. Using the measured DCB compliance, the proposed analytical solution was employed to determine the initial delamination length and its propagation profile. Also, a finite element (FE) correction method was presented to establish a correlation between the delamination length and the DCB opening compliance. Similar delamination lengths were obtained from the analytical and the numerical methods. Consequently, the problematic delamination lengths generated from in-situ optical measurement were corrected using the two methods. The fracture resistance curves of the DCB specimen were also updated. Accordingly, the subsequent DCB FE modelling analyses, integrated with cohesive zone modelling or virtual crack closure technique, were able to generate practical predictions. The study shows that the developed analytical solution could also improve the DCB test efficiency without in-situ optical measurements.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil0,490

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,246 · 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'admission1
Résumé présentoui

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