MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2100685901 · doi:10.2514/6.2005-1853

Characterization and Modeling of Strength Enhancement Mechanisms in a Polymer/clay Nanocomposite

2005· article· en· W2100685901 sur OpenAlexaff
Samit Roy, Hongbing Lu, Kamesh Narasimhan, Farzana Hussain

Notice bibliographique

Revue46th AIAA/ASME/ASCE/AHS/ASC Structures, Structural Dynamics and Materials Conference · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesUniversity of AlabamaNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésMaterials scienceComposite materialCompressive strengthUltimate tensile strengthNanocompositeComposite numberPolypropyleneScanning electron microscope

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The compressive failure of continuous fiber reinforced composites has received considerable attention in the recent years because it typically occurs at a stress level that is 40-50 % below the tensile strength of the composite. This paper is primarily focused on enhancing the compressive strength of polymer matrix composites (PMC) through a series of modifications in material composition and thermoplastic pultrusion manufacturing process variables. Low-cost commodity resins such as polypropylene (PP), suffer primarily due to low compressive strength. Enhancement of the compressive strength of pultruded thermoplastic composites is achieved by improving the yield strength of the surrounding matrix in shear and reducing fiber misalignment in the composite through optimization of manufacturing process variables. The dispersed platelets are typically one micron in length but only a nanometer in thickness. A single-screw extruder was used to facilitate nanoclay dispersion in PP. This new family of materials exhibits enhanced stiffness and strength of the matrix material, through the inclusion of exfoliated nano-scale montmorillonite particles in the fabrication of resin pre-impregnated (prepreg) glass fiber filaments. After the prepreg was pultruded to form a composite laminate, uniaxial compression tests were performed to determine compression strength of the laminate. Scanning Electron Micrographs (SEM) were taken to examine the failure surfaces. Transmission Electron Microscopy (TEM), were also employed to reveal all nano-scale platelet morphologies, namely exfoliated, intercalated and stacked structures within the samples. Dramatic improvement in compressive strength and compressive modulus were observed with relatively low nanoclay loadings. Compressive strength tests were also performed on aged pultruded PP composite with 0% and 1 % nanoclay loadings, and the data were compared with compressive strength data for unaged specimens. A significant increase (12-20%) in compressive strength was observed after the specimens have been aged for 15 months under ambient conditions. However, a 30% decrease in compressive modulus due to aging was recorded for specimens with 1% clay loading. Multi-scale simulations of nanoclay/polymer interface behavior are currently in progress in order to understand the strength enhancement mechanism.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revue46th AIAA/ASME/ASCE/AHS/ASC Structures, Structural Dynamics and Materials ConferenceMême sujetMechanical Behavior of CompositesTravaux en français237 207