Effect of process variables on the performance of glass fibre reinforced composites made by high pressure resin transfer moulding
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The CAFE regulations will require average fuel consumption of cars and light duty trucks to be reduced from 27 mpg to 54.5 mpg by 2025. In order to reach this requirement, automakers have to improve both the vehicle powertrain efficiency and the vehicle weight. Polymer composite materials are a preferred alternative to achieve the needed weight reduction by combining a higher strength to weight ratio than steel and aluminum, superior fatigue and corrosion resistance than metal and very good crashworthiness characteristics. However, high throughput and cost effective composite manufacturing processes are essential for high performance fibre reinforced polymer composites to penetrate the automotive market to their full potential. High Pressure Resin Transfer Moulding (HP-RTM) process is a new process based on the Resin Transfer Moulding (RTM) technology that enables the processing of very reactive resins in very short cycle times (< 5-10 min i.e. >25,000 parts per year) with various types of reinforcement (glass, carbon, natural fibre). With HP-RTM’s unique self-cleaning impingement mixhead, resins that react in less than 1 minute (fast-curing epoxy or polyurethane systems) can still be processed. This process, combining the high mechanical performance of RTM parts with short cure cycle, thus presents a great interest for automotive applications. In this study, the effect of the process parameters, such as the injection flow rate, the vacuum assistance sequence and mould gap control, on the mechanical performance and quality of HP-RTM composite plates was determined and HP-RTM process mapping was established from the obtained mechanical results.
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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) | 0,000 | 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 découle