Creep and Creep-Rupture of Polymer Composite Laminates
Notice bibliographique
Résumé
Creep and creep-rupture of uni-directional composite laminates were characterized and modelled. Individual and interactive influence of stress, temperature, moisture, and physical aging on creep and creep-rupture of a polymer composite (Hexcel F263 epoxy reinforced with 54% by volume of Toray T300 carbon fibers) were studied. The composite exhibited linear creep at constant stresses ≤ 7 MPa in the temperature range 295 – 503K. Moisture accelerated creep through plasticization (i.e. lower the Glass Transition Temperature, Tg) of the epoxy matrix and moisture-induced creep acceleration was found to be equal to creep acceleration in a dry sample by equivalent temperature increase. Moisture accelerated creep-rupture. Physical aging retarded creep and accelerated creep-rupture. In addition to reducing the moisture diffusivity and saturation moisture, physical aging caused a reduction in the magnitude of creep and creep-rupture acceleration by moisture when compared to non-aged material at the same moisture level. Similar interactive influence was observed at various stress and / or temperature levels. The data have been appropriately modelled and are currently being used in the modelling of creep and creep rupture of multi-directional laminates. The results of the modelling will be presented and discussed at the time of presentation.
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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) | 0,000 | 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 ».