MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4319840993 · doi:10.1002/pc.27230

Effect of platelet length and stochastic morphology on flexural behavior of prepreg platelet molded composites

2023· article· en· W4319840993 sur OpenAlexaff
Siavash Sattar, Benjamin Beltran Laredo, Sergii G. Kravchenko, Oleksandr G. Kravchenko

Notice bibliographique

RevuePolymer Composites · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlexural strengthMaterials scienceComposite materialFlexural modulusModulusBendingMolding (decorative)Three point flexural testMorphology (biology)Fiber

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Prepreg platelet molding compound (PPMC) can be used to create structural grade material with a heterogeneous mesoscale morphology. The present work considered various platelet lengths of the prepreg system IM7/8552 to study the effect of platelet length on the flexural behavior of PPMC composite. A progressive failure finite‐element analysis was used to understand competing failure modes in PPMC with the different platelet length. The interlaminar and in‐plane damage mechanisms were employed to describe complex failure modes within the mesostructure of PPMCs. Experimental results of the flexural tests of the PPMC with different platelet length sizes were used to validate the modeling prediction. The experimental and modeling results revealed complex behavior of the flexural mechanical properties (modulus and strength) on the platelet length. The experimental results indicate that PPMC composites processed with a plate length of 12.7 mm have a higher flexural modulus and strength than 25.4 and 6.35 mm. The platelet length effect on the flexural mechanical behavior was attributed to interactions between various damage mechanisms and the stochastic fiber orientation distribution variability in the material.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,240 · 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.

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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePolymer CompositesMême sujetMechanical Behavior of CompositesTravaux en français237 207