An Experimental Study of Novel Cold Worked Penetrative Reinforcement of GFRP/ Aluminium Bonded Joints
Notice bibliographique
Résumé
Stronger, lightweight materials exhibiting fail-safe failure modes are increasingly becoming a necessity amidst concerns of dwindling energy sources, rising pollution levels, and a consumer desire for constantly improving technology.The requirement for stronger and lighter materials has given rise to the implementation of fiber reinforced polymers (FRP).For FRP, metal face sheets are often added to form fiber metal laminates for improved damage tolerance.Bonding of composite materials to metals is challenging.One of the ways to improve the bonding is to use penetrative reinforcements, instead of chemical treatment.Unfortunately, the processes required to produce such modified surfaces is costly, and energy prohibitive for full-scale implementation.The use of a cold working process to form similar penetrative reinforcements provides a more environmentally friendly method.The investigation of the properties of this technology employed on a single shear lap joint is investigated in this thesis to determine ultimate strength, fatigue performance, impact fatigue, and finally failure modes under different surface configurations.Use of a novel tumbling method to test impact fatigue is developed and test results are reported here.Ultimate tensile strength is found to be comparable to non-reinforced joints, fatigue performance is found, however, to decrease in comparison to non-reinforced joints, and impact fatigue is found to be exceptional compared to non-reinforced joints.Joints with cold-work reinforcements show a substantial increase in failure energy, and damage tolerance.The modified joints show promise for use in a fail-safe design.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».