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Enregistrement W4410843841 · doi:10.1016/j.compositesa.2025.109062

Prediction of transverse tensile strength of in-situ-consolidated Carbon/PEEK thermoplastic composite material based on micromechanical modeling and simulation

2025· article· en· W4410843841 sur OpenAlexafffund
Emad Pourahmadi, Farjad Shadmehri, Rajamohan Ganesan

Notice bibliographique

RevueComposites Part A Applied Science and Manufacturing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFiber-reinforced polymer composites
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPeekMaterials scienceComposite materialUltimate tensile strengthThermoplasticTransverse planeComposite numberThermoplastic compositesCarbon fibersPolymerStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermoplastic composite laminates have emerged as a compelling alternative to thermoset laminates for primary aerospace applications, following the industrial development of automated manufacturing technologies, such as the Automated Fiber Placement (AFP) process. The present research aims to predict the transverse tensile strength of in-situ-consolidated Carbon/PEEK thermoplastic composite material, considering inherent variations caused by the AFP process in fiber volume fraction, void content, interlaminar resin pocket and degree of crystallinity. To achieve this, two-dimensional Representative Volume Elements (RVEs) with randomly distributed fibers were developed at the micro-scale level. The Drucker-Prager model, combined with a ductile failure criterion, was used to capture the plastic behavior and damage accumulation in the PEEK resin during the numerical analysis. In order to acquire the necessary data for micromechanical modeling and analysis, two sets of specimens, manufactured using AFP in-situ consolidation and autoclave re-consolidation techniques, underwent micrographic examination and thermoanalytical Differential Scanning Calorimetry (DSC) analysis. The results reveal that AFP in-situ consolidation can reduce the transverse tensile strength of Carbon/PEEK thermoplastic composite material up to approximately 44%, compared to the autoclave re-consolidation technique. Due to the lack of experimental data caused by warpage occurring in the manufactured laminate in the absence of a heated mandrel, the present work proposes a simulation methodology to predict the transverse tensile strength resulting from the in-situ consolidation process. This crucial difference in strength values, most notably in the transverse direction, must be carefully considered in finite element analyses, analytical evaluations, and design procedures involving AFP-manufactured thermoplastic composite laminates and structures.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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