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Enregistrement W4390233759 · doi:10.18280/rcma.330601

Enhancement of Mechanical Properties in Glass-Fiber Woven Reinforced Hybrid Composites for Aerospace Applications: An Empirical Investigation

2023· article· fr· W4390233759 sur OpenAlexvenueno aff
Abeer Farouk Al-Attar, Hussein Alaa Jaber, Ammar Mousa Hasan

Notice bibliographique

RevueRevue des composites et des matériaux avancés · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Engineering and Vibrations Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComposite materialMaterials scienceAerospaceGlass fiberFiberEngineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This experimental study aims to create innovative hybrid composites (HCs) for aerospace applications using the hand lay-up technique.Different volume fractions (Vf%) of distinctive natural (white clay (W) and red clay (R)) and synthetic (alumina (A) and woven glass fibers (E-GFW) reinforcing unsaturated polyester (UP).The mechanical and physical characterizations of these innovative HCs were estimated according to the American Society for Testing and Materials (ASTM) standards.The findings show that adding more white clay, red clay, and alumina to the HCs makes a big difference in improving their mechanical properties, such as Hardness Shore D (HSD), True Tensile Strength (Ttσ), Impact Strength (iσ), and Fracture Toughness (Kc).Analysis of variance (ANOVA) revealed noteworthy variations in the assessed parameters, emphasizing the potential suitability of these materials for aeronautical applications.This research contributes to the ongoing progress in material engineering, specifically in enhancing the mechanical resilience of composites utilized in the aerospace industry.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,288
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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