Mitigating Out-of-Plane Fiber Waviness in AFP Laminates with Tow-Gaps via Selective Placement of Thermoplastic Veils
Notice bibliographique
Résumé
Fiber tow-gaps and overlaps formed during the Automated Fiber Placement (AFP) process pose a significant challenge by introducing non-uniform composite morphologies, often characterized by resin-rich regions and fiber waviness. These defects occur as deposited fibers sink into the gap regions during consolidation, with gap geometry determined during path planning. Such morphological inconsistencies can compromise structural reliability by initiating premature failure, particularly through localized out-of-plane waviness and resin accumulation. This study investigates the integration of high melting temperature thermoplastic veils, specifically polyetherimide (PEI), into fiber tow-gaps as a method to prevent ply sinking and reduce fiber waviness on both internal and external surfaces of the laminate. The PEI veils also serve to reinforce resin-rich regions by forming an interpenetrated network of high fracture toughness material within the brittle epoxy matrix. Tensile tests conducted on cross-ply laminates containing staggered gaps demonstrated that the inclusion of PEI veils modified the failure mode. The results suggest that the selective placement of thermoplastic veils within tow-gaps during AFP offers a viable strategy to mitigate manufacturing-induced non-uniform morphologies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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)
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».