Compression, impact and residual strength after impact properties of graphene/fiberglass/epoxy multiscale composites
Notice bibliographique
Résumé
The effect of graphene nanoplatelets (GNPs), graphene oxide (GO), and reduced-graphene oxide (rGO) on compression, impact and residual strength after impact properties of glass-fiber reinforced polymer composites (GFRPs) were examined. Vacuum-assisted resin transfer molding (VARTM) method was used to simultaneously modify the fibers and the matrix with carbon nanomaterials. A solution of nanoparticle/epoxy mixed in a solvent was sprayed onto the fabric and was also introduced into the epoxy matrix by an agitator mixer. The results from tensile testing indicated that the addition of GNPs, GO, and rGO augmented the mechanical properties of glass fiber-reinforced composites. According to our experimental results, both fiber and matrix-dominant properties were improved under compression, impact and residual strength after impact properties tests, leading to a superior composite. • Examined GNPs, GO, and rGO effects on GFRP compression and impact properties. • Used VARTM to modify fibers and matrix with carbon nanomaterials. • Nanoparticle/epoxy solution sprayed on fabric and mixed into the epoxy matrix. • Enhanced compression, impact, and residual strength after impact in GFRPs
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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) | 0,002 | 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 ».