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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 ( V f ), 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/cm 2 ) 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 V f in the starting mat, resulted in complex variation in the V f 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 tête enseignante, pas un consensus.

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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