Impactor shape effect on the shock mitigation behavior of metamaterial structures
Notice bibliographique
Résumé
Auxetic metamaterial structures, characterized by their negative Poisson’s ratio, have shown promising mechanical performance, particularly in shock impact scenarios. However, the complex and scenario-dependent behavior of these structures necessitates comprehensive and appropriate evaluation and verification. In this study, the shock mitigation property of an auxetic planar design in relation to the shape of the impactor surface was discussed using numerical simulation results, validated using drop testing shock experiments. Results revealed that both metamaterial shape and impactor geometry significantly influenced behavior of metamaterial response. For the plate impactor, minimal deformation at lower velocities resulted in higher peak accelerations for metamaterial configurations. Conversely for the cylindrical impactor, metamaterial structures consistently enhanced shock mitigation across all impact velocities. An Artificial Neural Network (ANN) model was developed to predict the vertical direction acceleration of the impactor by also incorporating the shape of the impactor as an evaluation parameter, in addition to the metamaterial dimensions and impact velocity. Validation with impact scenarios outside the subset of the training dataset confirmed the ANN model’s accuracy, achieving at least 94% accuracy for both impactor cases, thereby offering an efficient alternative to traditional experimental and numerical simulations for studying metamaterial shock mitigation behavior.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».