Accelerated Zero-Stress Hydrothermal Aging of Dry E-Glass Fibers and Service Life Prediction Using Arrhenius Model
Notice bibliographique
Résumé
Comprehending the degradation of glass fibers is crucial for service applications involving dry and wet conditions, especially when prolonged contact with water above room temperature is present. Depending on the polymer material, both thermosetting and thermoplastic matrices can permit the ingress of moisture. Therefore, fiber reinforcements embedded in the polymer matrix may experience moisture exposure. Additionally, some structural applications use fiber devoid of any matrix (dry fibers), in which water exposure must be avoided. In all of these cases, moisture may, therefore, have a significant impact on the reinforcing elements and the rate of degradation. The present work focuses on the effects of hydrothermal aging on the mechanical durability of long E-glass fibers by immersion in water at 60 °C, 71 °C, and 82 °C. A service life forecast model was created utilizing the Arrhenius technique, and a master curve of strength variation with exposure time was created for E-glass fibers at 60 °C. Using this modeling approach, it is possible to approximate the amount of time it will take to attain a given degradation level over a specified range of temperatures. Scanning electron microscopy was used to evaluate morphological changes in fiber surfaces due to hydrothermal exposure, while Fourier transform infrared spectroscopy and mass dissolution studies were used to elucidate the mechanism of the strength loss.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».