In-Plane Buckling Of Steered Tows In Hot Gas Torch-Assisted Automated Fiber Placement (Afp) Of Thermoplastic Composites
Notice bibliographique
Résumé
Manufacturing of Variable Angle Tow (VAT) laminates by in-situ consolidation of thermoplastic composite tapes using Automated Fiber Placement (AFP) or Automated Tape Laying (ATL) techniques has gained recent popularity due to its ability to efficiently manufacture composite laminates without the need for secondary processes like curing in an autoclave. VAT lamiates allows one to design laminates with tailored stiffness for a particular application and also helps in reducing stress concentration. However, such techniques that employ steered tows have some inherent defects such as tow buckling and tape folding. The buckling of fibers may result in a reduction in the stiffness of the laminate and tape folding will affect the quality of the laminate. The understanding of these defects will allow us to design laminates with the right allowances thus resulting in a better prediction of stiffness and strength for the entire laminate. This research studies available theoretical formulations that can predict the onset of in-plane tow buckling during AFP process, its wavelength, and amplitude. Verification of the theoretical buckling predictions are performed by comparing the results to the experimental ones obtained by steering a 6.35mm (0.25in) Carbon Fiber/PEEK tow using a Hot Gas Torch-assisted AFP available at Concordia Centre for Composites at different steering radii.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».