Strain and Damage Assessment of Treated and Untreated Luffa Mat Composite Using Acoustic Emission and Digital Image Correlation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this work, acoustic emission and digital image correlation were applied to three different composites reinforced with treated (2% and 5% NaOH) and untreated luffa fibers during tensile testing, to follow the evolution of the different damage modes and determine strains and Poisson’s ratio. The tensile test results showed that alkaline treatment of 5% improved Young’s modulus and tensile strength. In comparison, the 2% treatment showed the most outstanding improvements in mechanical properties. The K-means clustering methodology identified four types of damage: matrix cracking, fiber pull-out, delamination, and fiber breaking. The 5% treated composite had lower cumulative energy and hits than the untreated and 2% treated composites, implying that the T5% composite suffered less damage. The DIC results showed that the longitudinal strains found by the extensometer are very approximate to those found by DIC, this technique also allows us to find the transverse strains of the composites UT (0.324), T2% (0.295), and T5% (0.207%). It is shown that the 5% alkaline treatment leads to the decrease of Poisson’s ratio (0.2378) compared to 2% treated (0.3113) and untreated (0.3120) composites. Based on AE, DIC results, and mechanical properties, the T5% composite is the most successful.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle