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Enregistrement W4385420787 · doi:10.3390/jcs7080312

Mechanical Properties of Uncured Thermoset Tow Prepreg: Experiment and Finite Element Analysis

2023· article· en· W4385420787 sur OpenAlexafffund
Mina Derakhshani Dastjerdi, Massimo Carboni, Mehdi Hojjati

Notice bibliographique

RevueJournal of Composites Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésWavinessMaterials scienceComposite materialEpoxyStiffnessThermosetting polymerUltimate tensile strengthFiberFinite element methodTensile testingPlain weaveViscosityMicromechanicsStress (linguistics)Structural engineeringYarnComposite number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents an experimental analysis of the tensile behavior of unidirectional carbon/epoxy prepreg, focusing on the nonlinearity observed at the beginning of the stress–strain curve. Due to the material’s high viscosity, securely holding specimens during testing was challenging, prompting modifications in the gripping method to ensure reliable data. By using a longer gauge length, the slippage impact on elastic modulus measurement was minimized, resulting in good repeatability among the test samples. Experimental findings highlighted the significant interaction between fiber waviness and the viscous matrix, leading to stiffness reduction. The linear stiffness of the samples closely matched that of the fibers and remained unaffected by temperature variations. However, at higher temperatures, the epoxy matrix’s decreased viscosity caused an upward shift in the stiffness plot within the non-linear region. To support the experimental findings, a micromechanical model of prepreg tow with fiber waviness was proposed. An RVE model of periodically distributed unidirectional waved cylindrical fibers embedded within the matrix was developed to predict effective material stiffness parameters. The simulation outcomes aligned well with the uniaxial tensile test of the prepreg tow, demonstrating the proposed RVE model’s capability to accurately predict elastic properties, considering factors like fiber arrangement, waviness, and temperature.

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 enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,420

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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