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Enregistrement W2280703963 · doi:10.1002/app.43373

Curing cycle modification for RTM6 to reduce hydrostatic residual tensile stress in 3D woven composites

2016· article· en· W2280703963 sur OpenAlexfundno aff
T.S. Gross, Hesam Jafari, Igor Tsukrov, Harun Bayraktar, Jon Goering

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEpoxy Resin Curing Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Civil, Mechanical and Manufacturing InnovationNational Institute of Standards and TechnologyOntario Advanced Manufacturing ConsortiumNational Science Foundation
Mots-clésMaterials scienceComposite materialCuring (chemistry)EpoxyUltimate tensile strengthResidual stressGlass transitionComposite numberNatural rubberGlass fiberPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Triaxial residual tensile stresses resulting after cooling a 3D woven composite from the curing temperature cause cracking in the resin pockets for weave architectures that have high through‐the‐thickness constraint. We show how curing cycle modifications can reduce the hydrostatic tensile stress generated by thermal mismatch during cooling of Hexcel RTM6 epoxy resin constrained in a quartz tube which simulates extreme constraint in a composite. The modified curing schedule consists of a high temperature cure to just before the glass transition, a lower temperature hold that takes the resin through the glass transition thereby freezing in the zero stress state, followed by high temperature cure to bring the resin to full conversion. We show that this process is sensitive to heating rates and can reduce the zero stress state of non‐toughened RTM6 resin to a temperature similar to a commercial rubber‐toughened resin, Cycom PR520. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. J. Appl. Polym. Sci. 2016, 133, 43373.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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