Evaluating thermal properties of sugarcane bagasse-based composites by using active infrared thermography and terahertz imaging
Notice bibliographique
Résumé
This study is devoted to the analysis of impact damage in composite samples by applying techniques of IR and Terahertz imaging. The samples made of high-density homogeneous particleboards of sugarcane bagasse and castor oil polyurethane resin were subjected to impacts with the energy from 5 to 30 J. The impact damage defects were evaluated by applying one- and two-sided thermal non-destructive testing. Both the apparent thermal effusivity and diffusivity were determined to analyse their relationship to impact energy. In the above-mentioned range of impact energies, the thermal effusivity varied from 5 to 18%, while the variations in thermal diffusivity were from 4 to 24%. The algorithm of dynamic thermal tomography was used to demonstrate that predominant subsurface cracking occurred at depths up to 1 mm. In addition, the defect areas were tested by applying the Terahertz technique, whose results qualitatively matched the IR thermographic ones to show that the damaged areas were larger than they appeared visually. However, both inspection techniques have revealed no significant dependence of analysed parameters on impact energy. This is believed to prove that non-uniform composite structure is the decisive factor in producing structural defects under impacting.
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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 ».