MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2020835879 · doi:10.1115/ipc2010-31297

Challenges in Joining Thermoset Composite Piping

2010· article· en· W2020835879 sur OpenAlexaff
Avinash Parashar, Pierre Mertiny

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPipingThermosetting polymerFibre-reinforced plasticMaterials scienceComposite numberStructural engineeringComposite materialEpoxyAdhesiveCorrosionMechanical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this paper is to examine solutions and challenges related to joining thermoset composite piping. Fiber reinforced polymers (FRP) have been used in piping systems for more than 40 years. Higher specific mechanical properties and corrosion resistance of FRP make them a potential candidate for replacing metallic piping structures. Despite the advantages associated with FRP, their application is still limited due to, in part, unsatisfactory methods for joining composite subcomponents and inadequate knowledge of failure mechanism under different loading conditions. Adhesively bonded joints are attractive for many applications since they offer integrated sealing, minimal part count and do not require pipe extremities with complex geometries such as threads or bell and spigot configurations. So far, the majority of work reported in the technical literature on adhesively bonded pipe joints is concerned with lap joints employing wrapping techniques to produce overlap sleeve connections. More recently, a joining technique was proposed that replaces the wrapping technique with filament-wound overlap sleeve couplers that are adhesively bonded to the pipe extremities. In the present article, various joining techniques for FRP piping through adhesive bonding are discussed, and damage mechanisms under different loading conditions are examined.

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 enseignants0,230
Score d'incertitude au seuil0,418

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetMechanical Behavior of CompositesTravaux en français237 207