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Enregistrement W1981849680 · doi:10.1106/3t09-4v18-38n9-h1lq

Impact Performance of Macrocomposite Laminates-2. Effect of Adhesive Layers

2000· article· en· W1981849680 sur OpenAlexaff
H. Akimoto, Minoru Toda, Junki Miyashita, Gabriel O. Shonaike, Shunsuke HARA, Atsushi Murakami, P.J. Hogg, A. Ahmandinia

Notice bibliographique

RevueJournal of Reinforced Plastics and Composites · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensStantec (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdhesiveMaterials scienceComposite materialEpoxyEpoxy adhesiveFibre-reinforced plasticLayer (electronics)Composite number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of an adhesive layer on impact energy of macroscopic materials was studied. Both glass and carbon fibers reinforced plastic (GFRP and CFRP) composites were bonded to stainless steel using two types of adhesives: epoxy and ionomer. The FRP materials contain biaxial and quasiaxial fabrics. The impact properties of the FRP/stainless steel using the two types of adhesives were compared at both low (10 J) and high (120 J) energies. The results indicate that adhesive layer can make a significant contribution in improving the impact properties of composite materials. Ionomer adhesive proved to be more active than the epoxy adhesive as evident from degeneration of impact properties which was less than 20% while that of epoxy was as high as 30%. It was also observed that the deformation sustained by the stainless steel using epoxy adhesive was more severe than that of ionomer adhesive.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,685

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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