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Enregistrement W4400417476 · doi:10.2139/ssrn.6300045

Strength Optimisation of Hybrid Bolted/Bonded Composite Joints Based on Finite Element Analysis

2024· article· en· W4400417476 sur OpenAlexaff
Raphael Blier, Leila Monajati, Masoud Mehrabian, Rachid Boukhili

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensPolytechnique MontréalRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBolted jointMaterials scienceAdhesiveFinite element methodStructural engineeringComposite materialJoint (building)StiffnessWasherComposite numberUltimate tensile strengthLap jointComposite laminatesIsotropyStress (linguistics)Stress concentrationLayer (electronics)EngineeringFracture mechanicsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A finite element analysis (FEA) was conducted to examine the behaviour of single-lap quasi-isotropic (QI) and cross-ply (CP) hybrid bolted/bonded (HBB) configurations subjected to tensile shear loading. Several critical design factors influencing the composite joint strength, failure conditions, and load-sharing mechanisms that would optimise the joining performance were assessed. The study of the stress concentration around the holes and along the adhesive layer highlights the fact that the HBB joints benefit from significantly lower stresses compared to only bolted joints, especially for CP configurations. The simulation results confirmed the redundancy of the middle bolt in a three-bolt HBB joint. The stiffness and plastic behaviour of the adhesive were found to be important factors that define the transition of the behaviour of the joint from a bolted type, where load sharing is predominant, to a bonded joint. The load-sharing potential, known as an indicator of the joint's performance, is improved by reducing the overlap length, using a low-stiffness, high-plasticity adhesive, and using thicker laminates in the QI layup configuration. Enhancing both the ratio of the edge distance to the hole diameter and washer size proves advantageous in reducing stresses within the adhesive layer, thereby improving the joint strength.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,262
Score d'incertitude au seuil0,820

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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