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Enregistrement W2987332392 · doi:10.1002/mawe.201800139

Effects of defects in hybrid sheet moulding compound – Evaluation of defects and the impact on mechanical properties

2019· article· en· W2987332392 sur OpenAlexaff
Marielouise Schäferling, Benjamin Häfner, Gisela Lanza, Anna Trauth, Kay André Weidenmann, Michael R. Thompson

Notice bibliographique

RevueMaterialwissenschaft und Werkstofftechnik · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSheet moulding compoundMaterials scienceComposite materialInjection mouldingThermosetting polymerUltimate tensile strengthGlass fiber

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Sheet moulding compound is a widely used fibre‐reinforced material. Generally, it consists of discontinuous glass fibres in a thermoset matrix system. Due to the finite fibre length, mechanical properties of structural components are limited. To overcome this drawback, sheet moulding compound is locally reinforced with a unidirectional carbon fibre sheet moulding compound material in the approach presented in this contribution. The manufacturing of this hybrid material consisting of discontinuous glass fibre sheet moulding compound and continuous carbon fibre sheet moulding compound can result in different defects, such as folds or fibre misalignments. These defects may affect mechanical properties of the hybrid material. Consequently, this article deals with the investigation and analysis of defective hybrid sheet moulding compound components, which were examined by means of tensile tests. Results point out that investigated defects have different effects on mechanical properties. However, independent from the type of defect, mechanical properties were reduced. With a reduction of 68.86 %, folds have one of the greatest influences on tensile strength. In addition, depending on the angle deviation, even greater reductions can occur. Furthermore, the reduction of the mechanical properties can be identified clearly with increasing angle deviation.

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)0,001
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,912

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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