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Abstract
paper or electronic fomts. The author retains ownership of the copynght in this thesis. Neither the thesis nor substantid extracts h m it may be printed or otherwise reproduced without the author7s permission. L'auteur a accordé une lieence non exclusive permettant à la BibliotMque nationaie du Canada de reproduire, prêta, distribuer ou venâre des copies de cette thése sous la fome de rnicrofiche/iih, de reproduction sur papier ou sur format électronique. L'auteur conserve la propriété du droit d'auteur qui protège cette thèse. Ni fa thèse ni des extraits substantiels de celle-ci ne doivent être imprimes ou autrement reproduits sans son autorisation. SOMMAIRE Les matériaux composites sont de nos jours de plus en plus utilis6s dans diffkrents domaines soit: l'aéronautique. les équipements de spon et le domaine militaire. La popularité du matkriau s'explique par ses bonnes propriétés mécaniques. De plus. on peut modCüser à volonté les propri6tés de la structure composite selon les exigences de la conception. En particulier. les fibres tissees sont la forme la plus utilisée dans les applications structurales. Leurs propriétés mécaniques intkressantes. leur facilité d'utilisation et leur bonne capacité de a déformation donnent aux composites une grande attraction pour la fabrication des formes complexes. Cependant. l'un des p~c ipaux problèmes concernant les composites est le cycle de fabrication. En effet. lors du moulage des matériaux composites stratifi6s. les fibres sont très fortement réorientées afm de se conformer à la géométrie du moule. Aprh la déformation, le composite tisse devient une structure non-onhogonale. Alors. les trois modèles p ~ c i p a u x bien connus: le modèle ii inosaique. le modèle à ondulation et le modèle à pont; ne sont pas appropriés pour prédire les comportements thermo-élastiques ainsi que la rupture du composite tissé. Un autre modèle appelé << le modèle sous-plis N qui a ét6 proposé par D. Laroche et T. Vu-Khanh [28-291 a surmonté ce défaut, La prédiction de la rupture des matériaux composites renforcés de tibres tissées constitue l'objectif principal de ce propi. Le problème vise donc B appliquer le modèle ii sous-
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| 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) | 0.000 | 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 teacher head, 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".