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Enregistrement W4413132386 · doi:10.6000/1929-5995.2025.14.12

Tensile Modulus Prediction of Glass Fiber/Stainless Steel Wire Mesh-Reinforced Hybrid Composites via Rule of Hybrid Mixtures

2025· article· en· W4413132386 sur OpenAlexvenueno aff
Mohd Zawawi Dzaibidin, Mohamad Yusuf Salim, Mohd Yazid Yahya, Lin Feng Ng

Notice bibliographique

RevueJournal of Research Updates in Polymer Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Teknologi Malaysia
Mots-clésMaterials scienceComposite materialUltimate tensile strengthGlass fiberModulusComposite numberYoung's modulusEpoxyFiberComposite laminatesTensile testingElastic modulus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hybrid composites have been considered emerging materials that have garnered the attention of researchers around the globe. Combining two kinds of reinforcement may balance their merits and demerits in hybrid composites. In this work, glass fiber/wire mesh-reinforced epoxy composites were prepared via vacuum infusion to minimize void formation. Non-hybrid wire mesh and glass fiber-reinforced composites were also fabricated for comparison purposes. The thicknesses of all the composite laminates were fixed at 4 mm. Tensile tests were performed at a cross-head displacement rate of 2 mm/min with reference to ASTM D3039 to obtain the modulus of composite laminates. Subsequently, the tensile modulus of each composite laminate was predicted using the Rule of Hybrid Mixtures (RoHM). A comparison was made between the modulus of the composite laminates obtained from the tensile tests and prediction using RoHM. In accordance with the results obtained, it was found that the incorporation of glass fiber increased the modulus of the hybrid composites but did not significantly improve their tensile strength. The highest modulus (22.6 GPa) was obtained in non-hybrid glass fiber-reinforced composites, which is 107.71 % greater than non-hybrid wire mesh-reinforced composites. When comparing the experimental and predicted tensile modulus of the glass fiber/wire mesh composite laminates, both results matched well, demonstrating a linear increase in the tensile modulus with an increase in glass fiber content. Overall, the percentage error of the prediction was in the range of 3 – 6 %, indicating a high accuracy of the RoHM.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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