L’effet de la thermo-oxydation sur la fissuration matricielle de stratifiés composites croisés [0/90]<sub>s</sub>
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article les effets de la thermo oxydation sur la fissuration matricielle de composites croisés [0/90]s sont étudiés, en utilisant des échantillons composites carbone -époxy IM7/977-2 de dimensions 180 mm x 20 mm x 1.25 mm.Les essais de traction monotone quasi-statique ont été réalisés en utilisant des échantillons vierges et des échantillons pré vieillis sous 1,7 bars d'oxygène pendant 24h et 48h, respectivement.Le nombre de fissures transverses a été compté durant l'essai afin d'obtenir l'évolution de la densité des fissures en fonction de la contrainte appliquée.Un modèle numérique a été utilisé pour évaluer le taux de restitution d'énergie critique des échantillons vieillis et nonvieillis et pour en identifier les valeurs critiques.Une réduction du taux de restitution d'énergie critique dans les échantillons vieillis par rapport à celui des éprouvettes non-vieillies a été mesurée.L'observation microscopique des surfaces polies des éprouvettes durant l'essai de traction a été mise en place à travers l'emploi de répliques dans le but d'identifier un lien éventuel entre les endommagements induits par la thermo oxydation à l'échelle locale et l'apparition des fissures transverses.
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 | 0.000 |
| 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 | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
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".