Simultaneous reinforcement of matrix and fibers for enhancement of mechanical properties of graphene‐modified laminated composites
Notice bibliographique
Résumé
Fiber and matrix‐dominant properties of fiber‐reinforced polymer composites are important in many structural applications. Pre‐mixing the polymer matrix with nanoparticles could enhance the through‐thickness or matrix‐dominant properties. Surface treatment of fiber reinforcements with nanoparticles, on the other hand, could improve the in‐plane or fiber‐dominated properties of laminated composites, as well as interfacial adhesion. In this article, a novel low‐cost manufacturing method, combining surface treatment of fibers with matrix modification techniques, was devised to incorporate nanoparticles for the simultaneous reinforcement of matrix and fibers without increasing the viscosity of the epoxy matrix. Several graphene‐based nanomaterials, including graphene oxide (GO) and its thermally reduced version (rGO), graphene nanoplatelets (GNPs), and multi‐walled carbon nanotubes (MWCNTs) were employed to modify the epoxy matrix and the surface of glass fibers. Unmodified and modified epoxy and fibers were used for fabricating multiscale glass fiber‐reinforced composites following the vacuum‐assisted resin transfer molding process. The composites obtained combined improvements in both the fiber and matrix‐dominant properties, resulting in superior composites. We investigated the morphological, rheological and mechanical properties of the glass fiber‐reinforced multiscale composites. The results from testing for tensile properties and interlaminar shear strength (ILSS) of the glass fiber‐reinforced composites indicate that the introduction of GNPs, GO, rGO, and MWCNTs enhanced mechanical properties. The fracture surfaces of the fiber‐reinforced composites were examined by scanning electron microscopy and we used the micrographs to explain the tensile and ILSS results. POLYM. COMPOS., 40:E1732–E1745, 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) | 0,000 | 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 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 ».