Electro spun nanomats strengthened glass fiber hybrid composites: Improved mechanical properties using continuous nanofibers
Notice bibliographique
Résumé
Hybrid multiscale fiber reinforced epoxy composite laminates were developed and characterized from woven glass fiber mats reinforced with nonwoven PAN nanofibers (diameters of 200 nm) produced via electrospinning. An electrospinning setup was designed and developed to produce continuous E‐spun nonwoven nanofiber (NWNF) mats, which were then used as interlaminar reinforcements for producing multiscale hybrid composites. A detailed study for producing E‐spun nanomats considering both solution and operation parameters was undertaken discussed and optimum spinning parameters were obtained. These parameters were used to produce the E‐spun NWNF mats, which were inserted into the interlaminar region of glass fiber reinforced epoxy laminates. The impact absorption energy, tensile strength, and flexural strength of the hybrid multiscale composites were found to increase with an increase in E‐spun NWNF mat weight fraction. These properties were compared to those of a conventional glass fiber composite laminates prepared from the neat epoxy resin with 32% glass fiber volume fraction. The effectiveness of the strengthening/toughening strategy formulated in this study indicates that the feasibility of using the E‐spun NWNF mat reinforcements for improving the mechanical properties of structured high‐performance composites. In addition, the present study provides motivation for the long‐term development of high‐strength high toughness bulk structural nanocomposites for broader engineering applications.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».