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Enregistrement W2461992771 · doi:10.1177/0021998316650273

An experimental technique to characterize interply void formation in unidirectional prepregs

2016· article· en· W2461992771 sur OpenAlexafffund
Rhena Helmus, James Kratz, Kevin Potter, Pascal Hubert, R. Hinterhölzl

Notice bibliographique

RevueJournal of Composite Materials · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInjection Molding Process and Properties
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesTechnische Universität MünchenUniversity of BristolMcGill UniversityDeutsche ForschungsgemeinschaftEngineering and Physical Sciences Research CouncilUniversity of Southern California
Mots-clésMaterials scienceComposite materialVoid (composites)VaporizationContact angleMoistureAutoclaveGroove (engineering)Enhanced Data Rates for GSM EvolutionContact regionContact areaLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Out-of-autoclave prepreg processing requires evacuation of volatiles in the early stages of processing to achieve an acceptable final void content. In this study, single prepreg plies were laid-up onto a glass tool to simulate a ply–ply interface, to gain an understanding of initial air entrapment and eventual removal mechanisms. The contact was recorded during processing with various edge breathing configurations to identify the relationship between evacuation pathways and contact evolution. The existence of preferential flow channels along the fibre direction of the material was demonstrated by characterizing the prepreg surface. Gas evacuation in those channels prevented contact during an extended ambient temperature vacuum hold. The contact between the prepreg and glass tool equilibrated around 80% during the ambient vacuum hold, and reached full contact at elevated temperature after a brief loss in contact due to moisture vaporization, when the resin pressure decreased to below the water vapour pressure.

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 seuil0,003

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations23
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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