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Enregistrement W2071285496 · doi:10.1177/0021998305053506

Comparison of Damage Development in Random Fiber-reinforced Polymers (FRPs) under Cyclic Loading

2005· article· en· W2071285496 sur OpenAlexafffund
Y. Setiadi, P.‐Y. Ben Jar, Takashi Kuboki, Jianwei Cheng

Notice bibliographique

RevueJournal of Composite Materials · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesDepartment of Mechanical Engineering, University of AlbertaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceComposite materialFibre-reinforced plasticToughnessModulusUltimate tensile strengthPolymerPolyurethaneFiberGlass fiber

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has been well known that suppression of debonding and matrix cracking could improve fatigue resistance of fiber-reinforced polymers (FRPs). In this study, the roles of these two mechanisms on the damage development in FRPs with in-plane random glass fiber reinforcement have been investigated. Two polymers are used as the matrix - isophthalic polyester and polyurethane. Polyurethane-based FRP shows higher ultimate tensile strength (UTS) and strain to failure, but lower elastic modulus. Under zero-tension fatigue loading (with the maximum stress level equivalent to 50% of their respective UTS), the change in modulus, energy dissipation rate, and the corresponding damage development process are investigated. The damage development is analyzed at the macroscopic and microscopic levels, and found to be closely related to the modulus degradation and change in energy dissipation rate. The study concludes that the two FRPs show significantly different behavior under fatigue loading. The polyurethane-based FRP had better fatigue resistance, in view of the mild modulus change and the capability of absorbing energy through plastic deformation. Results from the study suggest that the excellent fatigue resistance of the polyurethane-based FRP is due to good toughness of the matrix.

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)0,001
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 enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,863

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations3
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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