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Enregistrement W4412064369 · doi:10.1016/j.compositesa.2025.109165

Upcycling of unidirectional carbon-fibre/PEEK prepreg trim waste

2025· article· en· W4412064369 sur OpenAlexafffund
Adam W. Smith, H. Pattery, J. Canart, Ilyass Tabiai, Martine Dubé

Notice bibliographique

RevueComposites Part A Applied Science and Manufacturing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFiber-reinforced polymer composites
Établissements canadiensAS Composite (Canada)École de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésPeekMaterials scienceComposite materialTrimCarbon fibersComposite numberPolymerStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During manufacturing of unidirectional thermoplastic prepregs, the material edges are trimmed as they feature unacceptable variations in thickness and resin content. This tape edge trim (TET) is chopped into pieces before exiting the prepregging line to facilitate disposal. This process produces a material resembling strand-based compounds referred to in the literature as randomly orientated strands. However, the chopping operation produces TET with a broad range of geometries making direct reuse by compression moulding likely to produce components with uncertain mechanical properties. Here, two different sieving methods are used to sort carbon fibre TET into batches with more consistent geometries. Sieving involving linear vertical agitation is found to result in less strand damage and overall efficient sorting compared to sieving that involves in-plane agitation. The sorted TET is compression moulded into panels which are characterized by ultrasonic inspection, microscopy and mechanical testing. A general increase in the average tensile and flexural strengths is observed for the panels manufactured using TET recovered from the largest sieves, i.e. , having a higher average strand length. However, the variability of the mechanical properties remains. A brief analysis of the environmental impact of reusing the TET instead of virgin strands is presented.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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