Study of the Mechanical Properties of Bamboo and Glass Fiber Reinforced Hybrid Polymer Matrix Composites
Notice bibliographique
Résumé
Bamboo and glass fibers reinforced hybrid epoxy matrix composites were produced by stir casting method and the effects of production parameters (temperature, drying time, particle concentration, and bamboo-to-glass fiber ratio) on the mechanical properties were investigated. Overall optimum fabrication parameters are a bamboo fiber drying temperature of 25°C, a drying time of 20 mins, a particle size of 0.75 mm, and a bamboo-to-glass fiber ratio of 1:3. An in-depth analysis of the results shows that the improvement of different composite properties can be specifically targeted using different parameter combinations. Specifically, the shortest fibers below 0.75 mm, dried at room temperature for 60 minutes, and a bamboo-glass fiber ratio of 1:3 yielded the highest tensile strength of 7.47 MPa, which represents about 120 % increase as compared to unreinforced epoxy. Similarly, the longest fibers between 1 to 2.8 mm, dried at 110°C for 60 minutes, and a bamboo-glass fiber ratio of 1:1, exhibited the highest impact energy of 37.2 J, corresponding to about 79 % improvement. Moreover, the medium length fibers between 0.75 and 1 mm, dried at 80°C for 60 minutes, and a bamboo-glass fiber ratio of 3:1, exhibited the highest hardness of 16.73 HV, translating to 37% increase. Sample S8, which is the hybrid reinforced composite containing 0.75 mm bamboo fiber-particle size exhibited the lowest wear rate of 1.09 g/Nm implying the highest wear resistance. All these show the effectiveness of the mixture of bamboo and glass fibers in improving the mechanical properties of the composites. However, excessive bamboo concentration led to a significant reduction in wear properties.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».