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Enregistrement W4403970744 · doi:10.1115/icone31-133321

Using Radius of Gyration in Order to Determine Surrogate Mechanical Properties of a Porous Structure

2024· article· en· W4403970744 sur OpenAlexaff
Oksana Shiman, Michel Gaudet

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovations in Concrete and Construction Materials
Établissements canadiensCanadian Nuclear Laboratories
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadius of gyrationPorosityRADIUSMaterials scienceGyrationPorous mediumOrder (exchange)Composite materialComputer scienceMathematicsGeometryPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Advances in additive manufacturing have now made printing very fine design features possible, giving rise to the possibility of incorporating a porous structure within a component to act as a thermal barrier. The model of such a component may be simplified during finite element analysis by replacing the topographically complex porous structure with that of a homogeneous material having surrogate material properties equivalent to those of the porous structure. Determining changes in length within a porous structure for the purpose of calculating strain presents a challenge. Due to the nature of the porous structure, non-uniform displacements are possible, introducing difficulty in assessing aggregate displacements. The possibility of using the radius of gyration as a measure of displacements within a structure is explored in the present study. The positions of finite element meshing nodes were used to calculate mass distribution within unit cells of a gyroid structure, and from this, a radius of gyration was derived. Unit strain, and consequently Young’s modulus and Poisson’s ratio were obtained for the porous structure from the changes in radii of gyration, which can be used to describe an equivalent bulk material. Excellent agreement was obtained when directly comparing the elastic response of a gyroid cluster and equivalent homogeneous material under identical loading conditions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,217 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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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Résumé présentoui

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