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Enregistrement W7011541556

Modelling Tubular Braided Composites Using Geometrical, Micro-Computed Tomography and Finite Element Analysis Methods

2024· other· en· W7011541556 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueYork University Digital Library (York University) · 2024
Typeother
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueRenaissance and Early Modern Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMandrelFinite element methodStreamlines, streaklines, and pathlinesPath (computing)TomographySegmentationComposite numberYarn
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis investigates various modelling approaches for two-dimensional Tubular Braided Composite (TBC) structures. Because of TBCs' flexible nature, modelling them properly is challenging and usually involves some assumptions. However, having an accurate modelling procedure would help researchers and industries obtain more accurate simulation results before manufacturing or using TBCs. In this research, the gap in the modelling of TBCs will be addressed. Some equations are available in the literature to generate geometrical models of TBCs. However, the intricate nature of the equations involved makes creating accurate geometrical models challenging. This research introduces a user-friendly and open-source software, TBC-Gen, which streamlines the modelling process, eliminating the need for extensive knowledge of the underlying equations. Moreover, some modifications have been applied to the equations to enhance the precision of TBC simulations. Comparative analyses are conducted between TBC-Gen outputs, results from other software, and physical TBC samples to investigate the accuracy of the TBC-Gen results. Micro-computed tomography (µCT) proves to be a precise method for scanning TBCs. This study employs µCT to scan various TBCs with different patterns, dimensions, and materials. Different image processing techniques have been developed to extract essential parameters (minor and major yarn and mandrel diameter, center point, orientation, and cross-sectional area of yarns) from the scanned models. Also, an innovative segmentation and splitting algorithm is implemented for overlapping yarns. Subsequently, two yarns from the scanned TBCs are extracted, and their paths are plotted. A simulated yarn path is fitted to the extracted path, and a new parameter is introduced to the geometrical model to enhance the fitness of the yarn paths. The error between the fitted geometrical model and the segmented yarn path is less than 1%. The TBC-Gen program is then utilized to design different geometrical models, and Finite Element Simulations (FEM) are developed to analyze their behaviour under tensile tests. Periodic Boundary Conditions (PBC) are applied to optimize computational efficiency. The impact of braid angle on TBC displacement during tensile testing is investigated by simulating seven models with similar geometries but varying braid angles (30°-70°). Additionally, three TBCs with similar geometries but different patterns are simulated, and their displacements are reported. The result shows that the displacement of simulated TBCs increases as the braid angle increases. Also, the Hercules pattern shows the most displacement and the Diamond pattern shows the least displacement under a similar tensile test. The FEM results are further validated by simulating the setup of an experimental test and comparing the outcomes against both experimental and Classical Laminate Plate Theory (CLPT) results. The FEM results are closer than the CLPT results to the experimental results. This comprehensive research not only advances TBC modelling methodologies but also validates their accuracy through a combination of advanced imaging techniques, innovative algorithms, and rigorous simulations, contributing valuable insights to the field of composite materials. The TBC-Gen program developed in this study can help other researchers and industries generate geometrical models without a deep understanding of the details of the equations. It can also be used for educational and visualization purposes.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,171 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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