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Enregistrement W2969278542 · doi:10.3390/jcs3030085

Effects of Nano Organoclay and Wax on the Machining Temperature and Mechanical Properties of Carbon Fiber Reinforced Plastics (CFRP)

2019· article· en· W2969278542 sur OpenAlexafffund
Khalid El-Ghaoui, Jean-François Châtelain, Claudiane Ouellet‐Plamondon, Ronan Mathieu

Notice bibliographique

RevueJournal of Composites Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTribology and Wear Analysis
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMachinabilityMaterials scienceComposite materialMachiningMolding (decorative)Flexural strengthTransfer moldingUltimate tensile strengthWaxEpoxyFibre-reinforced plasticOrganoclayExtrusionPolymerMoldMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon fiber reinforced plastics (CFRP) are appreciated for their high mechanical properties and lightness. Due to their heterogeneous nature, CFRP machining remains delicate. Damages are caused on the material and early tool wear occurs. The present study aims to evaluate the effects of fillers on CFRP machinability and mechanical behavior. CFRP laminates were fabricated by the vacuum assisted resin transfer molding (VARTM) process, using a modified epoxy resin. Three fillers (organoclay, hydrocarbon wax, and wetting agent) were mixed with the resin prior to the laminate infusion. Milling tests were performed with polycrystalline diamond (PCD) tools, equipped with thermocouples on their teeth. Machinability was then studied through the cutting temperatures and forces. Tensile, flexural, and short-beam tests were carried out on all samples to investigate the effects of fillers on mechanical properties. Fillers, especially wax, allowed us to observe an improvement in machinability. The best improvement was observed with 1% wax and 2% organoclay, which allowed a significant decrease in the cutting forces and the temperatures, and no deteriorations were seen on mechanical properties. These results demonstrate that upgrades to CFRP machining through the addition of nanoclays and wax is a path to explore.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,170
Écart entre enseignants0,167 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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