MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7081951473 · doi:10.1016/j.nxmate.2025.101196

Experimental and ABAQUS finite element studies on latania fiber-reinforced epoxy composite degradation upon water absorption

2025· article· en· W7081951473 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueNext Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMississippi State University
Mots-clésAbsorption of waterUltimate tensile strengthEpoxyMoistureFinite element methodDurabilityComposite numberDistilled waterScanning electron microscope

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Latania fiber is a novel natural fiber that exhibits superior mechanical properties compared to the widely used jute fiber. The main objective of this research is to investigate the influence of humidity and temperature on the aging of latania fiber-reinforced epoxy (LFRE) composites. Standard flat specimens, fabricated by hand lay-up, were immersed in distilled water and the Caspian Sea water at temperatures of 4 and 25 °C. Fick's law and the hyperbolic tangent methods were employed to characterize the moisture diffusion response. Lowering the service temperature reduced the moisture uptake rate and the water diffusion coefficient. Tensile tests were conducted to analyze and compare the mechanical behavior of pristine and aged LFRE composites. Both tensile modulus and strength were reduced upon moisture uptake. The fracture morphology of the water-aged LFRE composites was examined by scanning electron microscopy after tensile tests. The finite element ABAQUS was used to model the water diffusion into LFRE. With limited data on water absorption in this novel LFRE composite and increasing demand for sustainable materials, this study addresses a gap in understanding environmental durability essential for broader structural applications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNext MaterialsMême sujetGeochemistry and Geologic MappingTravaux en français237 207