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Enregistrement W4416313938 · doi:10.4028/p-ok5mqt

The Application of a Hybrid Damage Modeling and Simulation Methodology to Composite Laminate Ultimate Strength Predictions

2025· article· W4416313938 sur OpenAlex
Gang Qi, Heng Hannah Liu, Il Yong Kim, Diane Wowk

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueKey engineering materials · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensRoyal Military College of CanadaQueen's UniversityNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComposite numberFinite element methodCompression (physics)Tension (geology)Composite laminatesModeling and simulationResidual strengthMatrix (chemical analysis)Fibre-reinforced plastic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A reliable hybrid modeling and simulation methodology is developed to predict the progressive damage evolution and ultimate strength in multidirectional fiber-reinforced polymer (FRP) composite laminates. The integrated modeling approach combines continuum damage modeling (CDM), the extended finite element method (X-FEM), and the cohesive zone modeling (CZM) technique, to capture fiber breakage, polymer matrix major cracking, composite ply interlaminar delamination, and the interactions of these failure modes. The Schapery theory is incorporated into the finite element model to accurately simulate the pre-peak nonlinearity of the load-bearing response caused by matrix micro-cracking. Multidirectional composite laminates with open-hole tension (OHT), open-hole compression (OHC), filled-hole tension (FHT), and filled-hole compression (FHC) configurations are examined as case studies. It is demonstrated that this hybrid modeling framework and methodology can effectively and efficiently capture the complex composite damage progression and properly predict the residual strengths of damaged composite laminates.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,470
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,268 · 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