MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2873031260 · doi:10.5539/jmsr.v7n3p12

Experimentally and analyzed property of carbon fiber reinforced thermoplastic and thermoset plates

2018· article· en· W2873031260 sur OpenAlexvenueno aff
Mitsuhiro Okayasu, Yuki Tsuchiya, Hiroaki Arai

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Science Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceUltimate tensile strengthComposite materialEpoxyThermosetting polymerPeekThermoplasticPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The tensile and fatigue properties of long unidirectional (UD) and crossply (CR) carbon fiber reinforced plastics (CFRPs) were investigated. The CFRPs in this study were fabricated from 60% CF and various resins: epoxy, polyamide (PA6), polyphenylene sulfide (PPS), and polyether ether ketone (PEEK). The ultimate tensile strength sUTS of Epoxy-CFRP was found to be about twice that of PEEK-CFRP. Relatively high tensile strengths were found for PPS- and PA6-CFRP in the thermoset resin group, although these were still only about 85% of the strength of epoxy-CFRP. The tensile and fatigue strengths of the CR-CFRPs were less than half those of the UD-CFRPs, even though high ductilities were found for the CR-CFRPs. These high ductilities can be attributed to the crosslinking fiber effect and the low proportion of CFs in the loading direction. The sUTS values of CFRPs depend not only on the tensile strengths s and volume fractions V of CF and resin (i.e., through the conventional compound law sUTS = sfiberVfiber + sresinVresin), but also on several material properties, including the wettability of the CF by the resin. On the basis of the material properties, the ultimate tensile strengths of various UD- and CR-CFRPs were well estimated numerically through a statistical analysis, which afforded better estimates than those obtained from the compound law.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,305 · 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.

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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Materials Science ResearchMême sujetNatural Fiber Reinforced CompositesTravaux en français237 207