MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7158436934

New methodologies for characterization and modelling of filament wounded composite pressure vessels

2025· article· en· W7158436934 sur OpenAlexaff
Michaël Bruyneel, Haeseleer M., Strepenne F., Watanabe T., Urushiyama Y., Tsuchiyama Y.

Notice bibliographique

RevueORBi (University of Liège) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensOptech (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFilament windingProtein filamentDome (geology)Finite element methodPressure vesselShell (structure)Composite number
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes research activities carried out in the field of Composite Overwrapped Pressure Vessels (COPV), with the goal to develop an accurate modelling methodology for the dome area. Different aspects are considered: material characterization at coupon level for a structure with curvatures, and definition of an adapted so called “soccer-ball mandrel” that presents flat faces; identification of the parameters of a specific material model that can account for progressive damage and permanent deformation; development of a methodology for modeling with FEM coupons extracted from the dome area, in shell and 3D-solid elements formulations; prediction of multi-sequence lay-up thickness coming from the filament winding process, in an axisymmetric representation, accounting for interaction with the boss; FEM simulation of the filament winding process, in order to better understand the behavior of the tapes deposited during filament winding. Good agreements are obtained between modeling/simulations and tests/measurements.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,545
Score d'incertitude au seuil0,375

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,201 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueORBi (University of Liège)Même sujetMechanical Behavior of CompositesTravaux en français237 207