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Enregistrement W9196375 · doi:10.1136/adc.76.5.477f

Modélisation tridimensionnelle par éléments finis enrichis pour le calcul de singularités de délaminage et à la jonction de matériaux anisotropes

2008· dissertation· fr· W9196375 sur OpenAlexaboutno aff
Vincent Magnier

Notice bibliographique

RevueArchives of Disease in Childhood · 2008
Typedissertation
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueComposite Structure Analysis and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Il est connu de longue date que les discontinuites materielles et/ou geometriques peuvent provoquer des concentrations des contraintes, dites surcontraintes, nocives pour la resistance du materiau qui doit les supporter. En effet, l'etat de contrainte dans ces zones peut etre singulier et ne peut etre modelise en pratique par elements finis reguliers tridimensionnels, a moins de mailler tres finement. Pour palier cette difficulte, nous proposons une methode numerique en deux etapes. La premiere permet de determiner l'ordre de la singularite et le mode de surcontraintes. La seconde etape consiste a inclure ces resultats dans une description des champs mecaniques regnant dans la structure pour obtenir les informations completes sur l'amorcage de fissure via une regle de raccordement. Ce raccordement a d'abord ete effectue dans une formulation d'elements finis hybrides Metis a double singularite puis dans une formulation en deplacement pur. Cette technique a ete etendue au cas general ou l'exposant de singularite est quelconque permettant de resoudre des problemes de bord libre ou d'entaille a la jonction de plusieurs materiaux anisotropes avec une grande precision. L'analyse duale d'un probleme grâce aux deux types de formulations fournit une estimation a posteriori de l'erreur. Des applications numeriques tant au niveau du calcul d'exposants de singularite que de celui des facteurs d'intensite des contraintes valident la methode en s'appuyant sur divers exemples issus de la litterature. Les resultats montrent une bonne coherence et une bonne precision. De plus, ces methodes ne requierent qu'un faible temps CPU.

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 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,539
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,222 · 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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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