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Enregistrement W4393993004 · doi:10.3390/ma17071675

The Tensile Behavior of Hybrid Bonded Bolted Composite Joints: 3D-Digital Image Correlation versus Finite Element Analysis

2024· article· en· W4393993004 sur OpenAlexafffund
Raphael Blier, Leila Monajati, Masoud Mehrabian, Rachid Boukhili

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensPolytechnique MontréalRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDigital image correlationFinite element methodMaterials scienceStructural engineeringComposite materialBolted jointUltimate tensile strengthComposite laminatesIsotropyComposite numberEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the behavior of hybrid bolted/bonded (HBB) joints loaded in tensile shear comprising plain weave carbon/epoxy laminates in quasi-isotropic (QI) and cross-ply (CP) layups. It proposes a combined approach of 3D digital image correlation and finite element analysis (FEA) to assess their behavior. To apply the FEA simulation accurately, a single layer of plain fabric was replaced with [0/90]s lamination. Experimental standard open-hole tension test results, as well as only bolted (OB) and HBB, along with FEA predictions, confirmed the accuracy of the substitution method. The FEA, calibrated by experimental results, provides insight into the distinctive characteristics of HBB joints in comparison with bonded and bolted joints. Critical considerations include material properties, damage modeling, adhesive characteristics, and mass scaling. The FEA results underscored the pivotal role of adhesives in HBB joints, rendering them akin solely to bonded configurations. HBB joints retain their geometry better than OB joints with considerably less out-of-plane displacement, following a sinusoidal trend. Moreover, the overall behavior of the two layups demonstrates that CP benefits from having higher strength than QI, especially at the critical hole located closer to the grip side.

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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,575

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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