Dynamic characterization of viscoelastic materials used in composite structures
Notice bibliographique
Résumé
The main focus of this paper is the experimental comparative analysis of the viscoelastic properties of acrylic- and silicon-based viscoelastic materials. These materials are widely used in the aeronautic industry for structural and/or damping applications. It is therefore required to determine their viscoelastic properties such as shear modulus and loss factor following their integration to aircraft composite structures. The influence of material thickness, bonding quality, curing and cocuring with composite material was evaluated using dynamic mechanical analysis machine in plan shear configuration. This comparative analysis in the 0–600 Hz frequency range provides useful information that should be taken into consideration when designing bonded joints for structural and/or damping applications. The small variation of the acrylic-based material loss factor over a wide range of frequencies suggests that this material is a good candidate for damping applications at room temperature in metallic structures where no curing is required. However, cocuring of acrylic-based material with composite laminae increases its shear modulus up to six times with respect to the uncured material whereas its loss factor is reduced by about 20%. On the other hand, the silicon-based material remains stable after thermal treatment (curing and cocuring) suggesting that it is well suited for in situ damping treatment involving laminate composite structure. However, at room temperature its shear modulus after cocuring is lowered by almost 25% due to poor bonding quality, which depends on the nature of the substrate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».