Fracture of Graphene-Ceramic Composites With Defect
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Utilized in various protective barriers, electronics, energy devices, and aerostructures, silicon carbide (SiC) is celebrated for its superb thermo-chemo-mechanical properties. Particularly, modifying SiC with various additives such as graphene-based inclusions has recently proved to be a practical way to attain damage-tolerant SiC ceramic matrix composites with various multifunctionalities. Nonetheless, the presence of defect in the aforementioned hybrid material could have noticeable impact on their mechanical properties including fracture performance. Such problem received less attention so far due to the difficulties in tracking defects in experiments and incapability of the traditional modeling and computational platforms. In that regard, the fracture of hybrid graphene-SiC system with defect is examined in this work. To this end, phase field model of brittle fracture is developed to address damage mechanics and crack propagation across the defective graphene-SiC hybrid materials. The numerical results reveal that the location and density of defects have adverse influence on the resistance to complete fracture of the above-mentioned hybrid materials. Basically, the resistance to complete fracture decreases for the graphene-ceramic composite with defect closer to the initial notch location. Further, resistance to complete fracture is lowered remarkably as the density of defect increases inside the ceramic matrix; thus, defect is anticipated to be considered as a design parameter to achieve reliable and multifunctional graphene-ceramic composites with enhanced fracture properties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».