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Enregistrement W4417221474 · doi:10.5267/j.esm.2025.11.003

An assessment of progressive damage in mechanical joint of GLASS/EPOXY composite under quasi-static loading

2025· article· W4417221474 sur OpenAlexvenueno aff
Nabi Mehri Khansari, Mehdi Sepehrifar

Notice bibliographique

RevueEngineering Solid Mechanics · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDelamination (geology)Composite numberAerospaceDurabilityJoint (building)Damage toleranceUltimate tensile strengthComposite laminates

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The prediction of crack initiation and propagation of damage initiation and propagation in composite structures has gained significant attention due to the increasing use of these materials in the aerospace industry. In this context, estimating progressive damage in composite ply is crucial, as it refers to the gradual failure and deformation of the structure, which can lead to a reduction in the useful life and safety of the structure. By examining these damages, it is possible to identify the causes and factors contributing to their occurrence and to propose suitable solutions for preventing and repairing the damages. In the present study, an effort is made to develop numerical, analytical, and experimental approaches for modeling and estimating progressive damage at mechanical joints in composite aircraft structures, considering quasi-static loading, including tensile loading. The study incorporates an investigation of damage mechanisms such as fiber breakage, matrix cracking, and delamination that commonly occur in composite laminates under mechanical stress. Combining modeling and experimental results allows for a comprehensive understanding of damage evolution, enabling the formulation of strategies aimed at improving the durability and safety of composite structures in aerospace applications. Ultimately, based on the results of modeling and experiments, strategies will be proposed to enhance the lifespan of the structure.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,561
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,301 · 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.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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