Elevated‐temperature mechanical performance of <scp>GFRP</scp> composite with functionalized hybrid nanofiller
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this article, alteration in the mechanical performance of glass fiber/epoxy (GE) composite due to individual and simultaneous incorporation of multi‐walled carbon nanotubes (CNT) and multi‐layered graphene sheets (MLG) in both their pristine and oxidized forms are discussed. Further, the effect of two different nanofiller concentrations (0.1 and 0.3 wt%) were also studied to optimize the performance. Flexural testing of these composites was performed at room temperature (RT), 70 and 110°C in‐situ temperatures to understand their temperature dependence behavior. From all considered composites, GE composite with 0.1 wt% of oxidized CNT and MLG mixture (O‐(CNT‐MLG)) (1:1) showed best flexural performance at all the in‐situ temperatures. The presence of oxidized CNTs and MLGs in the GE composite provided a synergetic strengthening effect like CNT pull‐outs and crack bridging confirmed through SEM imaging. Besides, oxidation helped in the dispersion of CNT and MLG in the composite. Glass transition temperature (Tg) of all the considered composites was evaluated using Differential Scanning Calorimetry (DSC). Fourier Transformed Infra‐red Spectroscopy (FTIR) was also conducted to confirm the functionalization of CNT and MLG after oxidation. During the fractography study, these composites showed variation in fiber/matrix interfacial bonding, matrix deformation, dispersion of nanofillers and fiber imprints, which helped to understand different failure modes responsible for the gross failure of the composites.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».