Formation and occurrence of subsurface damage mechanism with the analysis of optimal machining strategy when milling different fibre matrix combination of unidirectional FRP’s
Notice bibliographique
Résumé
To utilise LFT (Long fibre thermoplastic) materials for structural components, they are reinforced with UD-tapes to achieve high stiffness and strength. Machining of unidirectional fibre reinforced plastics can cause various types of damage such as delamination, burrs or subsurface damage due to the anisotropy of the material and the resulting cutting conditions. A reduction of surface quality or component rejection can be the result. In addition to the usual process parameters such as feed rate the fibre type and the matrix material have a decisive effect on the separation mechanisms. In this paper different materials are analysed to provide a deeper understanding of the subsurface damage formation during the milling cut. The focus is on thermoplastic composites T700/PA6 and T700/PEEK as well as GF/PP and flax/PP. The composites with epoxy resin are reinforced with different carbon fibre types such as high tenancy (AS4), high modular (HM) and ultra-high modular (UHM) fibres. A spatially defined fibre cutting angle is used to analyse the subsurface damage area which varies due to uncut chip thickness, fibre type and matrix material. The damage range and depth is strongly influenced by the fibre type, as well as the fracture morphology due to bending induced fractures. Even for the flax/PP a subsurface damage area can be observed, although their properties differ greatly. For T700/PA6 and T700/PEEK plastic deformation can be observed due to fibre-matrix fragments adhere back to the surface after cutting. The findings about the subsurface damage area are applied to the milling of an external radius. For UHM/epoxy there was no subsurface damage in milling an external radius. By using an optimised milling strategy the maximum damage depth can be reduced in T700/PA6 up to 26%, in HM/epoxy up to 52% and in AS4/epoxy up to 73%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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)
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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 ».