MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4399803065 · doi:10.5267/j.esm.2024.3.004

Investigation of fracture characteristics of titanium/CFRP hybrid composites through experimental and numerical methods

2024· article· en· W4399803065 sur OpenAlexvenueno aff
Aysun Güven Çıtır, Serkan Toros, Fahrettin Öztürk

Notice bibliographique

RevueEngineering Solid Mechanics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHigh-Velocity Impact and Material Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialFracture (geology)TitaniumComposite numberMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, the delamination resistance of carbon fiber reinforced polymers (CFRP) consolidated with titanium alloy at the interface between the metal and composite was investigated experimentally and numerically. End-notched flexure (ENF) tests were performed to assess the fracture toughness (GIIC) for Mode II crack expansion of Ti6Al4V titanium alloy/CFRP composite parts. The EFN test is applied to Ti6Al4V-carbon fiber/low melt poly (aryl ether ketone) (CF/LM-PAEK) and Ti6Al4V-carbon fiber/poly (ether ketone ketone) (CF/PEKK) composites with the [0°]24 stacking sequence of unidirectional (UD) fibers. Experimental results indicate that the LM-PAEK composites exhibited Mode II strain energy release rate values 27.64 % higher than those of the PEKK composites. The finite element simulation by LS‐DYNA shows good correlations with the experimental results, with an average error of 5.44 % for the PEKK and 10.58 % for the LM-PAEK, respectively.

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 enseignants0,208
Score d'incertitude au seuil0,620

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEngineering Solid MechanicsMême sujetHigh-Velocity Impact and Material BehaviorTravaux en français237 207