Predicting Shrinkage in Polyester Reinforced by Glass Fabrics
Notice bibliographique
Résumé
Polyester is one of the most common resins used in contact lay-up method because of its low cost, room-temperature curing, wide availability, ease of handing, etc. However, the main disadvantage of this resin is the large volumetric shrinkage after curing (up to about 0.5%). This represents a major problem because it can cause unexpected defects in the molded composite parts such as warpage, distortion, rippled surface, etc. The effect of resin shrinkage on composite deformations is very complex because of the anisotropic properties induced by the fibers, especially in woven fabric composites with interlacing yarns. Moreover, in many applications, when the part geometry has a double curvature, the forming process usually results in significant in-plane shear deformation of the interlaced yams. The angle between the fill and the warp threads is no longer orthogonal because the fabric must follow the shape of the mold. In this work, an approach to measure the shrinkage coefficients of the interlaced yarns of fabric structure has been developed. The recently proposed sub-plies model has been used to predict deformations due to resin shrinkage in woven fabric composite. Resin shrinkage can lead to an expansion in the laminates with specific angles between undulated yams, due probably to a straightening effect on the fibers. Expansions due to matrix shrinkage were verified on several woven laminates. Prediction of deformations due to matrix shrinkage by the sub-plies model is in good agreement with experimental measurements.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».