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Enregistrement W4413189319 · doi:10.3390/aerospace12080717

Numerical Study on Shape Recovery Behaviors of Shape Memory Polymer Composite Hinges Considering Hysteresis Effect

2025· article· en· W4413189319 sur OpenAlexaff
Ohyun Kwon, Jin-Ho Roh

Notice bibliographique

RevueAerospace · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer composites and self-healing
Établissements canadiensNexen (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShape-memory alloyComposite numberShape-memory polymerHingeHysteresisMaterials scienceComposite materialStructural engineeringMechanicsEngineeringPhysicsCondensed matter physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shape memory polymer composite (SMPC) hinges have been researched as deployable structures in space missions due to their stable and controllable shape recovery behaviors. The elastic energy of the fabrics plays a dominant role in predicting the recovered shape of the hinges, as it strongly drives shape restoration. In this research, the shape recovery behaviors of SMPC hinges are numerically investigated by applying an equation that accounts for the hysteresis characteristics of the fabric reinforcement. The constitutive equation integrates the Mooney–Rivlin model, a viscoelastic, stored energy model, to characterize the hyperelastic properties varying with time, temperature, and shape recovery behaviors of the SMP matrix. Additionally, polynomial functions are introduced to represent the hysteresis effects and energy dissipation behavior of the fabrics. Since the elasticity of fabrics significantly affects the shape recovery of SMPCs, the developed constitutive equation enables accurate prediction of the recovered configuration. Finite element method analysis is performed based on this model and validated through comparison with experimental results. Finally, the constitutive equation is applied to investigate the shape memory response of SMPC hinges. The simulations present the significant design factors to increase the shape recovery ratio of the SMPC hinges.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2025
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Résumé présentoui

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