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Enregistrement W4405721977 · doi:10.3390/ma17246296

Dynamic In-Plane Compression and Fracture Growth in a Quasi-Isotropic Carbon-Fiber-Reinforced Polymer Composite

2024· article· en· W4405721977 sur OpenAlexafffund
Yogesh Kumar, Mohammad Rezasefat, Zahra Zaiemyekeh, Haoyang Li, Patricia I. Dolez, James D. Hogan

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of CanadaDefence Research and Development Canada
Mots-clésMaterials scienceComposite materialComposite numberViscoelasticityCompressive strengthIsotropyFracture mechanicsStiffnessFiber pull-outPlane stressFracture (geology)Composite laminatesStructural engineeringFinite element method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents an experimental investigation of the quasi-static and dynamic behavior of a quasi-isotropic carbon-fiber-reinforced composite subjected to in-plane compressive loading. The experiments were performed at strain rates ranging from 4×10-5 to ∼1200 s-1 to quantifythe strain-rate-dependent response, failure propagation, and damage morphology using advanced camera systems. Fiber bridging, kink band formation, dominance of interlaminar failure, and inter-fiber failure fracture planes are evidenced through post-mortem analysis. The evolution of the in-plane compressive strength, failure strength, and stiffness are quantified across the strain rates considered in this study. For an in-depth understanding of the failure propagation, crack speeds were determined in two subsets; (i) primary and secondary cracking, and (ii) the interfaces participating in the crack propagation. Lastly, a modified Zhu-Wang-Tang viscoelastic constitutive model was used to characterize the dynamic stress-strain and compressive behavior of the quasi-isotropic composite under in-plane compression.

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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,726

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,222
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 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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