Evaluating the elastic properties of ensete fiber as a sustainable alternative to bast fibers: A micromechanical and numerical study
Notice bibliographique
Résumé
Bast fibers are promising natural materials known for their biodegradability, affordability, and eco-friendliness, making them an alternative to synthetic options. Extensive research has been conducted to examine the effects of integrating various bast fiber reinforcements into epoxy and polystyrene matrices to boost the properties of the composite materials. However, there is limited research on ensete fiber and its utilization as a reinforcement that needs more in-depth research to be used as an alternative bast fiber. This paper aimed to predict and compare the performance of ensete fiber composites with six other bast fiber-reinforced polystyrene and epoxy composites. In this study, flax, hemp, jute, ramie, banana and kenaf were selected bast fibers for comparison purposes. This article employed various micromechanics models and finite element method (FEM), varying the fiber volume fraction. Our findings revealed that hemp fiber-reinforced composites exhibited the best predicted elastic properties, while banana fiber-reinforced composites showed the weakest performance. Notably, composites made with ensete fibers outperformed those made with jute and banana fibers in both epoxy and polystyrene matrices. Comparisons were made between results from the micromechanics models and FEM for all bast fiber-reinforced epoxy and polystyrene composites and there was an agreement between the effective elastic properties and fiber volume fraction (FVF). Further, bast-fiber reinforced epoxy composites showed higher values than polystyrene for strain analysis while for stress analysis, polystyrene composites showed higher stress loads than epoxy composites.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».