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Enregistrement W2036405241 · doi:10.1002/pc.10219

Fatigue behavior of continuous glass fiber composites: Effect of the matrix nature

2000· article· en· W2036405241 sur OpenAlexaff
Martin Bureau, J. Denault

Notice bibliographique

RevuePolymer Composites · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialComposite numberThermosetting polymerDelamination (geology)Morphology (biology)Matrix (chemical analysis)PolypropyleneGlass fiberStrain energyStress (linguistics)Cyclic stressStructural engineeringFinite element method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The effect of the matrix morphology on the fatigue behavior of a continuous glass fiber/polypropylene (GF/PP) composite system was studied by means of stress‐life and mode II cyclic delamination tests. The stress‐life behavior of a GF composite is considerably affected by the nature of the matrix. A two‐stage fatigue damage curve was observed in the composite made with a PP matrix, whereas a three‐stage curve was observed in the composite made with a thermoset polyester matrix. For a fatigue stress higher than 50% of the yield stress, the PP matrix composite showed a considerably longer fatigue life than the thermoset polyester matrix composite. Mode II cyclic delamination tests showed that the morphology itself of the PP matrix also played an important role. Higher fatigue delamination growth rates, at given strain energy release rates, and lower strain energy release rates at failure were obtained for a composite showing a coarse spherulitic morphology and well‐marked interspherulitic regions than for a composite showing a finer spherulitic morphology and less‐marked interspherulitic regions. While the fatigue mode of the composite with a coarse spherulitic morphology was interspherulitic, that of the composite with a finer spherulitic morphology was transpherulitic.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations36
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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