Novel device for in situ process characterization of oxide/oxide ceramic matrix composites fabricated by flexible injection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this work, a new manufacturing process of CMC by liquid molding was studied. An instrumented device has been developed to characterize the through‐thickness impregnation of ceramic fibers by a slurry charged with submicron ceramic particles. This instrument was used to characterize the permeability of the fibrous reinforcement and the formation of the ceramic cake by filtration of a ceramic particle suspension. Slurries containing different concentrations (10, 25, 33, and 40 vol%) of mono‐dispersed alumina particles were filtered under different pressure conditions (345, 415, 485 kPa) to optimize the cake formation and filling of fibrous reinforcements while controlling the porosity level. Ceramic cakes exhibited an average permeability of 1.0 × 10 −17 m 2 while the manufactured all‐oxide composites resulted in a permeability of 0.6 × 10 −17 m 2 . Furthermore, a mathematical model based on Darcy's law was developed in this study to predict the rate of filtering and cake formation during injection using the permeability and filtration data measured with the experimental device. This mathematical model allows to determine the filtration time to produce a dense ceramic composite with an accuracy of ±15%, which corresponds to an error of less than 0.1 mm on the thickness of formed CMC .
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 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».