Dynamic mechanical characterization of boron nitride nanotube—epoxy nanocomposites
Notice bibliographique
Résumé
Quasi‐static and dynamic performances of an epoxy adhesive with and without Boron nitride nanotubes (BNNTs) are studied here. This article investigates the thin film shear and bulk tensile properties of EPON 828/Epikure 3223. In addition to the neat epoxy material, specimens with 1 and 2 wt% concentrations of BNNTs were also tested. Double‐lap shear tests were performed at strain rates ranging from 4.0 × 10−4 to 3.7 × 103 s−1 and it was found that neither the incorporation of BNNTs nor increasing the strain rate had a substantial effect on the shear properties of the thin adhesive layer. However, bulk tensile properties were seen to be sensitive to changes in strain rate. An increase in the strain rate from 5.5 × 10−4 to 1.2 × 102 s−1 increased the tensile strength and Young's modulus by 39 and 113%, respectively; while the failure strain decreased by 49%. Additionally, the BNNT‐modified tensile specimens demonstrated up to 7% increase in tensile strength, up to a 16% increase in modulus, and a 9% decrease in the strain at failure. These results along with electron micrographs showed that due to pull‐out and bridging mechanisms of the nano‐reinforcements, the BNNTs are more effective in normal stress dominant applications, as opposed to shear stress. POLYM. COMPOS., 40:2119–2131, 2019. © 2018 Society of Plastics Engineers
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».