Experimental characterization of the pore size distribution in fibrous reinforcements of composite materials
Notice bibliographique
Résumé
This study uses capillary flow porometry to investigate the porous structure of engineering fabrics used in high-performance polymer composites. This technique consists of applying air pressure to a previously wetted sample to progressively expel the liquid from the pores. A porometry testing device commonly employed to characterize filtration media was used as the principal tool for this investigation. Four types of fibrous fabrics made of glass and carbon fibers with different textile architectures have been experimentally characterized with a through-thickness setup. This allowed obtaining the pore size distribution inside the tested material. In all the cases studied, the porometry technique was able to detect in a reproducible way a bimodal pore size distribution reflecting the presence of both micropores (inside the fiber yarns) and mesopores (between the yarns). Moreover, experimental results indicate that the method can be used to study the influence of the textile pattern on the pore size distribution. Overall, the study shows that capillary flow porometry can give valuable information on the dual scale structure of fibrous reinforcements, which plays a critical role during the impregnation stage of Liquid Composite Molding processes. Because of its simplicity and speed of execution, the proposed approach appears to be a promising way to complement other sophisticated techniques already used for composites such as microscopy and X-ray microtomography.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».