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Enregistrement W3092787903 · doi:10.1002/app.50009

Effects of hygrothermal aging on the thermomechanical properties of a carbon fiber reinforced epoxy sheet molding compound: An experimental research

2020· article· en· W3092787903 sur OpenAlexaff
Kepa Zulueta, Aizeti Burgoa, Iñaki Martínez

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensASTER
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpoxyMaterials scienceComposite materialMolding (decorative)Dynamic mechanical analysisSheet moulding compoundComposite numberUltimate tensile strengthRelative humidityGlass fiberFiberPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Carbon fiber sheet molding compounds (C‐SMCs) are discontinuous fiber reinforced composite materials. Among them, epoxy‐based C‐SMCs are becoming relevant materials due to their high thermomechanical performance and better formability than continuous fiber reinforced composites. The thermomechanical performance of epoxy resins and epoxy based continuous carbon fiber composites have shown to be influenced by hygrothermal aging. In this work, this influence is studied for an epoxy‐based C‐SMC. Epoxy‐based C‐SMC samples were hygrothermally aged by means of accelerated conditioning, exposing them to 65% relative humidity, and 80°C in a climatic chamber. The equilibrium moisture content, as well as the moisture diffusion coefficient has been determined. The thermomechanical properties of epoxy C‐SMC have been analyzed by dynamic mechanical analysis, tensile, 3‐point bending, and short beam tests in dry and aged samples. The results showed that epoxy C‐SMC is affected by hygrothermal aging in the cases of moisture intake and its effects on Tg value, but interestingly, the hygrothermal aging did not generate any degradation effects in the mechanical response of epoxy C‐SMC.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations25
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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