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Enregistrement W3036921597 · doi:10.1177/0731684420933681

Influence of freeze/thaw cycling on the mechanical performance of resistance-welded carbon fibre/polyphenylene sulphide composite joints

2020· article· en· W3036921597 sur OpenAlexafffund
Vincent Rohart, Louis Laberge Lebel, Martine Dubé

Notice bibliographique

RevueJournal of Reinforced Plastics and Composites · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensPolytechnique MontréalÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCentre de Recherche sur les Systèmes Polymères et Composites à Haute Performance
Mots-clésMaterials scienceComposite materialCoatingComposite numberWeldingShear strength (soil)Silane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study evaluates the effects of freeze/thaw cycles on the mechanical performance and failure mode of resistance-welded carbon fibre/polyphenylene sulphide composite joints. Dry and moisture-saturated joints are subjected to 1000 temperature cycles varying between –40°C and 82°C. A silane coating is applied on the stainless steel mesh heating element to improve its adhesion with the polyphenylene sulphide polymer. Results show the limited impact that freeze/thaw cycles have on the lap shear strength of joints welded without any coating on the heating element. The silane coating improves the lap shear strength by 32% when no freeze/thaw cycles are applied to the joints. This improvement of 32% reduces when joints are subjected to freeze/thaw cycles but the mechanical performance remains superior to that of joints welded using uncoated heating element. Fracture surfaces show that fibre/matrix and stainless steel/matrix interfaces are both affected by the environmental conditions although it does not translate into lower lap shear strength.

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 enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,733

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 GPT0,197
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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