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Enregistrement W2989514674 · doi:10.18280/rcma.290308

Experimental Investigation of Tensile Properties in a Glass/Epoxy Sample Manufactured by Vacuum Infusion, Vacuum Bag and Hand Layup Process

2019· article· en· W2989514674 sur OpenAlexvenueno aff
Amin Abbasi Talabari, Mohammad Hossein Alaei, Hamid Reza Shalian

Notice bibliographique

RevueRevue des composites et des matériaux avancés · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMalek-Ashtar University of Technology
Mots-clésEpoxyMaterials scienceComposite materialUltimate tensile strengthSample (material)Process (computing)Computer scienceChromatographyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to achieve a high-quality composite, a proper manufacturing technique should be used. Glass Fiber Reinforced Plastic (GFRP) structures are commonly manufactured using hand layup, vacuum bag and vacuum infusion process (VIP) which are cost effective techniques. This paper compares the tensile strength, modulus, inter-laminar bonding and surface macroscopy of GFRP composites made by hand layup, vacuum bag and VIP process. For this reason, at first GFRP sample were manufactured using these three methods and then tested for tensile properties. In the next step, these samples were modeled numerically and compared. The results show that the strength of the sample made by VIP process is 20 % higher than the hand layup and 11 % higher than vacuum bag sample. Also, the modulus of the sample achieved using VIP is 21 % higher that hand layup and 15% higher than vacuum bag technique. By comparing the failure mechanism of the samples, it was observed that the inter-laminar bonding is highest in VIP and then vacuum bag and lastly hand layup due to a smaller number of voids. Lastly the numerical results showed to have a good agreement with the experimental results.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,959

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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