Synergy in bio-inspired hybrid composites with hierarchically structured fibrous reinforcements
Notice bibliographique
Résumé
In response to the global energy crisis, high-performance transportation sectors are rapidly embracing lightweight materials to enhance energy efficiency and sustainability, while grappling with the persistent challenges of developing structural materials that meet stringent safety standards with robust mechanical performance and ease of scalability. Thus, this work presents a combined experimental and theoretical framework to develop a profound understanding of the synergistic effect in hybrid composites with bio-inspired fibrous reinforcements, by elucidating the interfacial interactions across multiple length-scales, encompassing atomic covalent bonding to micro-morphology. A model hybrid composite system, containing a self-assembled fibrous reinforcement consisting of nano-sized Graphene Nanoplatelets (GnP) covalently bonded onto chemically-modified micro-sized Glass Fibers (GF), was utilized to showcase the synergistic effect and highlight its associated mechanisms. The interfacial interactions of the reinforcement were optimized by obtaining the maximum density of covalent bonds, which was achieved with 0.5 wt% GnP for the hybrid composites containing 10 wt% GF, increasing the work of adhesion by 33 %, compared to the biphasic GF composites. The composite’s morphology contains minimal agglomeration with ∼68 % of GnPs oriented with the melt flow, supressing high-stress concentration areas, while the formed crystalline microstructure, with ∼18 % β-crystals, allows the matrix to absorb substantial energy. Furthermore, the increased trans-crystallization encapsulating the hierarchical reinforcement induced nanoscale stiffness variations, increasing rigidity, and forming an ∼16 µm gradient interphase that facilitates load transfer. The greatest synergistic effect observed was ∼54 %, ∼37 %, and ∼75 % for the tensile modulus, tensile strength, and impact strength, respectively. Additionally, a theoretical framework accounting for the synergistic effect was formulated, using a two-step core/shell homogenization model, which shows great potential in expediting the design and optimization of innovative hybrid composite materials.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».