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Enregistrement W2884758452 · doi:10.1177/0021998318786785

Thermal cycle effects on laminated composite plates containing voids

2018· article· en· W2884758452 sur OpenAlexaff
Shambhu Kumar Gupta, Mehdi Hojjati

Notice bibliographique

RevueJournal of Composite Materials · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceVoid (composites)Composite materialComposite numberThermalTemperature cyclingFinite element methodAutoclaveTransverse planeShear (geology)Structural engineeringMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Composite structures are often cured in an autoclave to acquire the required space grade quality. Now the industry is focusing on the out of autoclave manufacturing method which leads to more voids inside laminate with respect to those manufactured in the autoclave. In the present work, the influence of voids on microcrack formation under thermal cycling and environmental conditions was analyzed. Thermal cycle experiments were performed using liquid nitrogen and oven, followed by microscopic observation of the polished cross-section of the 90° layered plies. Cracks were monitored, counted, and measured with respect to void and void free areas. Void content was characterized using microscopic and ImageJ software was used. It was observed that the microcracks will be formed both around the voids and in void free areas. As the number of thermal cycle increases, the number of microcrack around the voids increases much faster than compared to the void free areas. Also it was observed that most of microcracks were propagated in the transverse direction. Interlaminar shear strength was measured. Results indicate that interlaminar shear strength reduces as the number of cycle rises due to the increase in the microcrack density. Finite element method was used to simulate the process. The micro, meso, and macro model were created with respect to original samples voids and positions to calculate the stress distribution and its concentration. Good agreement between experiment and simulation 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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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