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Enregistrement W2883284703 · doi:10.1139/tcsme-2017-0075

Effects of fabric structure on the formability characteristics of thermoplastic composites under various process conditions

2018· article· en· W2883284703 sur OpenAlexvenueno aff
S. Suresh, Velukkudi Santhanam Senthil Kumar

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Forming Simulation Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAnna University
Mots-clésFormabilityMaterials scienceComposite materialThermoformingBlankComposite numberThermoplasticThermoplastic compositesTaguchi methodsPolypropyleneGlass fiberForming processes

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermoplastic composites are broadly utilized for structural and automotive applications due to their higher specific strength and modulus, higher strain to failure, recyclability, and unlimited shelf life. This study investigates the effects of fabric structure on the forming behaviour of glass fabric reinforced polypropylene composites during the sheet forming of a doubly curved shape. Stamp forming, a novel thermoforming technique, is mostly used for hemispherical forming of thermoplastic composites. The study also investigates the influence of process parameters such as die temperature, blank temperature, and blank holder force on sheet formability. Forming ratio, thickness distribution, material draw-in, and punch force were used for the evaluation of the formability of composites. Conventional and novel plain weave glass fabric reinforced polypropylene composite laminates were fabricated using the film stacking technique. Thermo-stamp forming experiments were conducted on the basis of the Taguchi’s L9 orthogonal array. Experimental results revealed better forming characteristics by the novel glass fabric reinforced composite than for the conventional glass fabric reinforced composite. Production of defect-free components under high die temperature, low blank holder force, and medium blank temperature process condition was observed.

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)0,001
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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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