Surface engineering strategies for aerospace composite repairs: Machining and texturation of additive manufacturing parts by abrasive waterjet
Notice bibliographique
Résumé
In aerospace maintenance, repair and overhaul operations, additive manufacturing (AM) holds great potential for composite repair, providing a precise and customized approach to fabricating repair patches for damaged structures and reduce waste. Given the circularity and economic advantages, repairing composite structures is often preferable to replacement. This study explores the use of abrasive waterjet process for machining and texturing AM composites composed of micro carbon infused nylon matrix and continuous carbon fiber reinforcement . Four surface conditions were investigated: (I) machined without additional surface preparation, and (II, III, IV) machined followed by three levels of texturation - good, medium, and poor. These surfaces are quantitatively evaluated based on crater volume (Cv) and arithmetic mean height (Sa). The mechanism of material removal was investigated by surface texture analysis and scanning electron microscopy. A prediction model was developed and experimentally validated for assessing the correlation of Cv and Sa. Results show an ascending trend in both Cv and Sa values from condition I to IV. The study reveals important findings on machined surface characteristics and their preparation for adhesive bonding , which are crucial for integrating repair patches onto parent structures.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».