Processing Characterization of Sisal/Epoxy Prepregs
Notice bibliographique
Résumé
Quality control to obtain composite laminates is frequently applied to synthetic fibers/epoxy prepregs. The gel time test, resin, volatiles and fiber content, drape measurement and tack tests together with water absorption capacity are methods currently employed. However, for natural fibers prepregs there is a gap in the literature, which makes their application difficult. Thus this work will investigate sisal fibers, which have low cost, high biodegradability and low specific weight, following the common methods to manufacture composites from natural fibers/epoxy prepregs. First, the prepregs were prepared by hand lay-up, aligning the fibers with epoxy, keeping 15% by weight content of fiber. After the quality control characterization, 3 mm thickness composite was prepared by using a press, and tensile tests and scanning electron microscopy (SEM) were applied. As a result, the resin fraction values and the solid content of the matrix showed little variation between the different samples. The natural fibers prepregs absorbed water quickly in the initial stage until reaching the saturation level. The NaOH-treated sisal/epoxy prepreg had a tension of 71.06 ± 8.28 kPa for the tack test and tensile strength of 69.24 ± 11.69 MPa. Finally, the NaOH-treated sisal 15 wt%/epoxy resulted in composites with a better performance than the neat epoxy resin. There was good adhesion between the fibers and matrix, as confirmed by SEM and mechanical tests.
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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 | 0,001 | 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 ».