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Enregistrement W4402245292 · doi:10.1177/26349833241274173

Multiscale modelling and characterization of bonded repaired sandwich composite facing sheet under static loading

2024· article· en· W4402245292 sur OpenAlexaff
Niaz Quader, Jacob Muthu

Notice bibliographique

RevueComposites and Advanced Materials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComposite numberCharacterization (materials science)Structural engineeringMaterials scienceComposite materialSandwich-structured compositeEngineeringNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prediction of composite materials failure is a valuable resource for ensuring structural integrity of aerospace structures. For the experimental part of the study, the sandwich specimens were fabricated using two aluminium cores, a Nomex core sandwiched between tool-facing and bag-facing sheets. A damaged slot was introduced and thereafter repaired with filler and repaired plies on the tool-facing sheet. The bonded-repaired sandwich composite facing sheet specimens were tested using a four-point bending setup under static loading conditions. A Multiscale Modelling (MSM) approach was developed to characterize the failure of a bonded-repaired sandwich composite tool-facing sheet. The MSM approach bridged three different length scales such as micro, meso and macro scales. The data processing and information transfer between the scales was facilitated by Visual Basic Applications scripts. Comparisons of micro, meso and micro-scale results were presented for both MSM and experimentation to validate the proposed MSM failure characterization approach. Numerical and fractographical results from MSM and experimentation matched very well for all three scales. In conclusion, the MSM failure characterization approach performed well against the experiment. It presents an opportunity to use an alternative composite materials failure characterization method for future research.

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 enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,859

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations0
Publié2024
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