INFLUENCE DE LA LONGUEUR DE RECOUVREMENT ET DE L’ANGLE DE BISEAUTAGE SUR LE COMPORTEMENT MICRO-MÉCANIQUE DE LA STRUCTURE COLLÉE BISEAUTÉE
Bibliographic record
Abstract
Ce travail est consacré à l’étude expérimentale et théorique de l’influence de la valeur de l’angle (α) de biseautage sur le comportement mécanique fin à la traction, de l’assemblage collé du type “sifflet”. Le corps d’épreuve étudié est constitué d’acier ferritique à 0.18% de carbone (nuance XC 18) pour les substrats et d’une résine époxyde bicomposant pour le joint de colle. L’originalité de notre recherche repose sur le fait qu’au Heu de ne prendre en compte que le seuil de rupture ultime pour évaluer les qualités mécaniques de l’assemblage collé, nous prenons prioritairement en considération les seuils d’amorçage des premières microfissures (symbolisé par Fd) et de début de propagation des criques en régime instable (symbolisé par Fg) dans Je joint adhésif. Les seuils critiques Fd et Fg sont déterminés à partir de deux techniques expérimentales appliquées et simultané, l’extensométrie à jauges électriques et l’émission acoustique. Nous avons également confronté une partie de ces résultats expérimentaux avec quelques-unes des meilleures analyses théoriques consacrées à cette structure, ceci afin d’en définir les conditions et les limites d’applications.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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".