Optimization of static and impact mechanical properties for Kenaf-Coir hybrid composite modified with carbon nanotube (CNT)
Notice bibliographique
Résumé
This decade has observed an upsurge in the eco-friendly materials because of the development of composites using natural fibers. These composites are made from renewable resources and are gaining popularity for their high performance in engineering applications. Industries are increasingly interested in using materials that are sustainable and resource-efficient. This research proposes a new innovative hybrid composite developed using coir and kenaf fibers, carbon nanotubes acting as a nanofiller, and a matrix made up of epoxy resin, detailing how they are fabricated, tested, and optimized based on different weight percentages. The weight percentages considered for CNT nanoparticles are 0, 1, 2, and 3 wt.%, coir, and kenaf fibers are considered in weight percentages of 12, 13, 14, and 15, whereas thickness is regarded as 2,3,4 and 5 mm. This research evaluates the mechanical features of this hybrid composite fabricated using a vacuum bag molding process. The different composite samples are tested using mechanical tests and subsequently optimized using the design of experiment (i.e., Taguchi method) and analysis of variance (ANOVA) method to arbitrate the best weight percent combination of the innovative hybrid composite. On the basis of the optimization results, the best composite sample obtained includes, 3 wt% of CNT, 15 wt% of kenaf, 15 wt% of Coir, and 4mm thickness of the sample, as it yields the highest tensile modulus and strength among all the hybrid composite samples. The outcomes from the research indicate that the hybridization of kenaf fibers into coir fibers, along with CNTs as fillers in the hybrid composite has enhanced the overall tensile strength, and flexural strength of the hybrid composite in comparison to the coir composite and kenaf composite alone, depicting the superiority of natural fiber hybrid composite over synthetic fiber hybrid composite.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».