Une nouvelle approche géométrique pour le drapage de structures composites
Bibliographic record
Abstract
Ce papier traite du problème de la mise en forme des composites par drapage géométrique. On introduit une nouvelle approche reposant sur la méthode du filet dans laquelle une maille élémentaire du tissu ne peut subir que des déformations en cisaillement. Une telle maille est alors définie par un quadrangle courbe dont les côtés représentent des géodésiques de même longueur tracées sur la surface à draper. On propose un algorithme d’optimisation permettant de définir, à partir de la donnée de trois sommets de la maille tracée sur la surface, son quatrième sommet. Etant donnés un sommet initial d’impact entre le tissu et la surface et les directions initiales des fibres du tissu en ce sommet, l’algorithme précédent permet de draper de proche en proche la surface. Quelques exemples numériques de simulation de drapage de pièces mécaniques utilisant la méthode proposée viennent illustrer l’efficacité de notre approche
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".