Predicting Surface Roughness and Delamination When Abrasive Waterjet Machining Fiber Reinforced Polymer Composites
Notice bibliographique
Résumé
The machining of composite materials is difficult because of their non-homogenous structure and their constituents commonly possess a high resistance to cutting. Abrasive waterjet machining (AWJM) is more attractive for composite substrates than conventional machining techniques because of its ability to rapidly machine a wide variety of materials with low reactionary forces on the workpiece, and without creating a heat-affected zone. However, AWJM is prone to producing variable surface roughness and delamination. This dissertation aimed to model these surface roughness and delamination mechanisms. The thesis presents 2D and 3D roughness models capable of predicting the surface roughness during abrasive waterjet (AWJ) trimming of composite substrates. The models were able to predict the measured surface roughness with an average error of 10% and 16%, for the 2D and 3D models, respectively. The thesis also presents experimental and numerical results characterizing the delamination when AWJ piercing and cutting a carbon-fiber/epoxy laminate. Fluid-structure interaction (FSI) models created to simulate the piercing process showed that interlaminar delamination was due to the hydraulic shock (‘water hammer’) associated with liquid jet impact. As expected, increased pressure and nozzle size resulted in ply debonding, and was experimentally verified using 3D x-ray micro-tomography. The composite anisotropy was found to produce an asymmetric shock loading along the liquid-solid interface, which contributed to the asymmetric delamination. The FSI model showed that delamination when cutting carbon-fiber/epoxy depended primarily on the normal interlaminar stress, with relatively large damage zones occurring ahead of the cutting front. This trend was also observed in x-ray micro-tomographs of an AWJ cut. The amount of delamination across different process parameters was also measured using a moisture uptake methodology, and showed that increase traverse speed, increased nozzle size, and decreased abrasive flow rate, increased delamination. Prediction and characterization of surface roughness and delamination when AWJM will allow further improvement of cut-surface finish and structural integrity of composite materials, respectively
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».