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Enregistrement W4402764308 · doi:10.36602/ijeit.v7i2.180

Single Curvature Bending of Structural Stitched Textile Reinforcements Part I: Experimental Work

2024· article· en· W4402764308 sur OpenAlexaboutno aff
Hafeth Bu Jldain

Notice bibliographique

Revueالمجلة الدولية للعلوم الهندسية وتقنية المعلومات. · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBendingCurvatureTextileWork (physics)ReinforcementMaterials scienceComposite materialStructural engineeringEngineeringMechanical engineeringGeometryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aerospace structural components made from polymer matrix composites (PMCs) offer numerous advantages. Their high stiffness and high strength combined with low densities enable lower fuel consumption coupled with higher payloads. As a result, PMCs provide an important economic advantage over typical metallic airframes. Textile reinforcements for PMCs are made by assembling reinforcement fibres, typically carbon. Then, the textile reinforcements are typically cut into smaller pieces, stacked, draped and assembled into a dry assembly called a preform, the shape of which generally approaches that of the PMC part to be made. This manufacturing process is labour intensive and expensive.Novel thick, net-shape, drapable, high fibre volume fraction (vf) textile reinforcements used toward manufacturing aerospace PMCs are being developed at the University of Ottawa. The technology enables the manufacturing of flat, drapable multilayered near net-shape preforms. The bending and in-plane shear behaviours of such novel thick reinforcement textiles was investigated to understand and define the behaviour of such thick fabric reinforcements when formed into required shapes. A bending apparatus was developed for investigating the bending behaviour of these novel thick reinforcement fabrics.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,237 · 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.

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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