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Record W2553915034 · doi:10.11606/gtp.v11i2.118141

Computational Design and Simulation of Bending-Active Auxetic Structures

2016· article· pt· W2553915034 on OpenAlexaff
Roberto Naboni, Lorenzo Mirante

Bibliographic record

VenueGestão & Tecnologia de Projetos · 2016
Typearticle
Languagept
FieldEngineering
TopicAdvanced Materials and Mechanics
Canadian institutionsActivation Laboratories
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhysicsArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

O artigo investiga a potencial aplicação de estruturas auxéticas na arquitetura através da combinação de métodos de desenho computacional e Manufatura Aditiva (MA). Essa classe de materiais apresenta comportamento interessante relacionado à característica pouco comum de possuir coeficiente de Poisson negativo, ou seja, ao contrário de outros materiais, quando tracionados expandem-se transversalmente e quando comprimidos contraem-se transversalmente. Explora-se um novo campo de pesquisa e design onde diferentes arranjos de auxéticos são estudados com intuito de informar um processo de form-finding de estruturas de cascas nervuradas sinclásticas de flexão-ativa (bending-active). Metodologias computacionais foram empregadas para visualizar o comportamento dinâmico destas estruturas utilizando Sistemas Massa-Mola. Princípios para o projeto e fabricação de cascas nervuradas auxéticas são investigados através de fabricação aditiva em diferentes escalas. Este processo é empregado para produzir modelos em escala úteis para a compreensão do comportamento auxético, assim como visionar a fabricação de mega-estruturas auxéticas com organização micro estrutural ótima. A resistência à flexão destes sistemas é cautelosamente controlada pelo uso de arranjos de enchimento variável informados por análise estrutural. Finalmente, é proposto um protótipo de casca nervurada em tamanho real como estudo de caso, em conjunto com um novo conceito para sua construção em fabricação aditiva in situ.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.681
Threshold uncertainty score0.771

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.024
GPT teacher head0.268
Teacher spread0.244 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations14
Published2016
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