Determinations and performance investigations of hybrid composite properties for hydrokinetic turbine blades
Notice bibliographique
Résumé
In this experimental study, hybrid composite properties for hydrokinetic turbine blades were determined, and its performance was examined. The reinforcements included glass fiber, treated and untreated highland bamboo fiber, reinforced polyester-based composites and their hybrid composites, as well as row bamboo (bamboo culm). The row bamboo was prepared on the bamboo culm’s outer surface to get rid of any leftovers, before cutting in accordance with the specimen test standards. In order to make hybrid composite materials, polyester resin was mixed with fibers in the proportions of bamboo fiber/glass fiber (50%/50%), and fiber/matrix (30%/70%). The composite containing glass fiber has a flexural strength that is 12% and 21% higher than materials reinforced with alkali-treated and untreated highland bamboo fiber reinforced composites respectively. The alkali treatment of highland bamboo fiber improved its physical-mechanical properties, making it suitable for use different application. Alkaline treatment boosts the composite’s tensile and compressive strength by 37% and 3.4% for composite reinforced with untreated bamboo fiber, and 10.2% and 23.8% for composite reinforced with glass fiber, respectively. The fiber density of highland bamboo was increased by removing less dense non-cellulosic components (hemicellulose and lignin). However, the fiber’s moisture absorption is the main issue in using it in a composite that works submerged in water. This study investigated whether incorporating glass fiber in highland bamboo-glass fiber polyester hybrid composite reduces the composite material’s water uptake. A reduction was found, however, the density was increased. It is challenging to employ row bamboo for the construction of hydrokinetic turbine blades as water ingress of the composite must be avoided even in the presence of erosion caused by cavitation and impact with foreign bodies in the water.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».