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Enregistrement W3193762273 · doi:10.1002/pc.26256

Effect of <scp>non‐woven</scp> flax mat manufacturing parameters and consolidation pressure on properties of composites manufactured using vacuum‐assisted resin transfer molding

2021· article· en· W3193762273 sur OpenAlexafffund
Md Shadhin, Raghavan Jayaraman, Mashiur Rahman

Notice bibliographique

RevuePolymer Composites · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensUniversity of ManitobaResearch Manitoba
Organismes subventionnairesManitoba Rural Adaptation Council
Mots-clésComposite materialMaterials scienceComposite numberTransfer moldingConsolidation (business)Volume fractionGlass fiberPorosityFiberMolding (decorative)Woven fabricMold

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Composite parts, used in transportation industries, are manufactured using vacuum‐assisted resin transfer molding (VARTM) and non‐woven glass fiber mats that are optimized for impregnation, fiber volume fraction (Vf), and composite properties. However, such optimized hemp and flax mats are not available. Extending the research on hemp mats manufactured using air‐laying, the effect of needle depth (2 or 8 mm) and punch density (0–72 punches/cm2) used to bind the fibers in the mat together, as well as consolidation pressure (101–560 kPa) applied during manufacturing, on mat permeability and composite properties were studied. Non‐woven flax mats exhibited heterogeneity in spatial distribution of areal density (GSM) and fiber distribution. This, together with the distribution in flax fiber diameter and properties, resulted in large scatter in the measured composite properties. The out‐of‐plane permeability and the consolidation of the mat decreased with increase in punch density and depth. This, together with the variation of Vf in the starting mat, resulted in complex variation in the Vf in the composite. 30‐P mat, with tightly bound fibers, resulted in optimal composite properties at VARTM (101 kPa) pressure while 0‐P and 72‐P mats, with loosely bound fibers, resulted in optimal properties at 560 kPa.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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