Drilling performance, open-hole tensile properties, and ANN-based prediction of PALF/banana hybrid composites
Notice bibliographique
Résumé
Utilization of biocomposites has increased in sectors such as automotive, marine, aerospace, and construction due to their significant features like low density, cost effective, biodegradability, and environmental sustainability. The performance of these biocomposites can be enhanced using more than one type of fiber known as hybridization. Drilling is one of the most typical techniques to install fasteners for laminate-composite assemblies. Delamination is a serious issue that arises while drilling laminates, which lowers the mechanical performance like tensile strength. By varying drilling parameters, delamination can be reduced. This study was focused on finding the optimum drilling parameters by varying spindle speeds (500, 1000, and 1200 rpm), feed rates (50, 100, and 150 mm/min), and drill bit diameters (4 mm, 6 mm, and 8 mm) along with varying the stacking sequence of composite layers. Delamination was measured using MATLAB image processing while thrust force was obtained from dynamometer. Grey Relational Analysis and ANOVA were used to find the optimum parameters and influence of inputs on thrust force and delamination. Thrust force was mainly affected due to drill bit diameter by 94.8%. Tensile tests were performed on non-drilled and drilled specimen according to ASTM D3039 standard to understand the influence of stacking sequence and hole diameter on tensile strength. It was observed that tensile strength decreased with increasing hole diameter and highest tensile strength was exhibited by Banana/Epoxy without hole. Artificial Neural Network (ANN) model was used to predict tensile strength, which is more accurate than Response Surface Method (RSM), and found to be within 10% of experimental data. Overall, PBPB composite with 4 mm drill bit diameter, 1200rpm spindle speed and 150 mm/min produced the optimum hole quality. PBBP composite with 8 mm drill bit diameter, 1200rpm spindle speed, and 150 mm/min produced the worst quality hole.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».