Effect of Graphene Additive on Flexural and Interlaminar Shear Strength Properties of Carbon Fiber-Reinforced Polymer Composite
Notice bibliographique
Résumé
Composite materials are widely used in various manufacturing fields from aeronautic and aerospace industries to the automotive industry. This is due to their outstanding mechanical properties with respect to their light weight. However, some studies showed that the major flaws of these materials are located at the fiber/matrix interface. Therefore, enhancing matrix adhesion properties could significantly improve the overall material characteristics. This study aims to analyze the effect of graphene particles on the adhesion properties of carbon fiber-reinforced polymer (CFRP) through interlaminar shear strength (ILSS) and flexural testing. Seven modified epoxy resins were prepared with different graphene contents. The CFRP laminates were next manufactured using a method that guarantees a repeatable and consistent fiber volume fraction with a low porosity level. Short beam shear and flexural tests were performed to compare the effect of graphene on the mechanical properties of the different laminates. It was found that 0.25 wt.% of graphene filler enhanced the flexural strength by 5%, whilst the higher concentrations (2 and 3 wt.%) decreased the flexural strength by about 7%. Regarding the ILSS, samples with low concentrations (0.25 and 0.5 wt.%) demonstrated a decent increase. Meanwhile, 3 wt.% slightly decreases the ILSS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».