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Enregistrement W4311729998 · doi:10.3390/ma15248722

Numerical–Experimental Analysis toward the Strain Rate Sensitivity of 3D-Printed Nylon Reinforced by Short Carbon Fiber

2022· article· en· W4311729998 sur OpenAlexaff
Hamid Reza Vanaei, Anouar El Magri, Mohammad Ali Rastak, Saeedeh Vanaei, Sébastien Vaudreuil, Abbas Tcharkhtchi

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesUniversité Euromed de Fès
Mots-clésMaterials scienceUltimate tensile strengthComposite materialStrain rateBrittlenessTensile testingModulusSensitivity (control systems)Nylon 6FiberStrain (injury)Composite numberPolymerElectronic engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the application of the Additive Manufacturing process and the ability of parts’ construction directly from a 3D model, particular attention should be taken into account to improve their mechanical characteristics. In this paper, we present the effect of individual process variables and the strain-rate sensitivity of Onyx (Nylon mixed with chopped carbon fiber) manufactured by Fused Filament Fabrication (FFF), using both experimental and simulation manners. The main objective of this paper is to present the effect of the selected printing parameters (print speed and platform temperature) and the sensitivity of the 3D-printed specimen to the strain rate during tensile behavior. A strong variation of tensile behavior for each set of conditions has been observed during the quasi-static tensile test. The variation of 40 °C in the platform temperature results in a 10% and 11% increase in Young’s modulus and tensile strength, and 8% decrease in the failure strain, respectively. The variation of 20 mm·s−1 in print speed results in a 14% increase in the tensile strength and 11% decrease in the failure strain. The individual effect of process variables is inevitable and affects the mechanical behavior of the 3D-printed composite, as observed from the SEM micrographs (ductile to brittle fracture). The best condition according to their tensile behavior was chosen to investigate the strain rate sensitivity of the printed specimens both experimentally and using Finite Element (FE) simulations. As observed, the strain rate clearly affects the failure mechanism and the predicted behavior using the FE simulation. Increase in the elongation speed from 1 mm·min−1 to 100 mm·min−1, results in a considerable increase in Young’s modulus. SEM micrographs demonstrated that although the mechanical behavior of the material varied by increasing the strain rate, the failure mechanism altered from ductile to brittle failure.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,932

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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