Effect of carbon nanoparticle addition on epoxy cure
Notice bibliographique
Résumé
The thesis reports studies of cure kinetics and the glass transition temperature advancements of three commercial epoxy resin systems: MY 750 / HY 5922 (Vantico), MTM 44 -1 (ACG) and 8552 (Hexcel Composites). This investigation was conducted with the utilisation of Differential Scanning Calorimetry (DSC) and Temperature Modulated DSC (TMDSC). Appropriate phenomenological cure kinetics models were built to predict the degree of cure as a function of temperature/time profile. The validity of superposition of dynamic and isothermal experimental data was established. Rheological measurements were performed in order to determine the gelation region under given cure conditions. The cure modelling methodology was validated against an international Round-Robin exercise led by the University of British Columbia (Canada). The effects of carbon nanoparticle incorporation on the cure kinetics and the glass transition temperature advancement of two of the epoxy systems were also studied. Cure kinetics models were developed for the nanocomposites containing commercial multiwalled carbon nanotubes and a direct comparison was made with the models of the neat resin systems. The glass transition temperature advancement is shown to be affected in the early stages of the cure. The state of the dispersion of the nanoparticles was studied in order to correlate it with the observed effects upon the cure and on the morphology of the cured samples. The presence of carbon nanotube clusters is shown to have an influence on the phase separation in the MTM 44-1 resin system. As a potential industrial application of this study, optical fibre refractometers were utilised as an on-line cure monitoring technique. A good correlation was established between the measured refractive index changes during the cure and the degree of cure predicted by the above mentioned models, for the neat resin systems and their nanocomposites.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».