Static, Quasi-Static and High Loading Rate Effects on Graphene Nano-Reinforced Adhesively Bonded Single-Lap Joints
Notice bibliographique
Résumé
Crashworthiness, damage tolerance, energy absorption capability and safety are all important factors in the design of light-weight composite structures. Furthermore, in order to make such structures lighter and more resilient, and to avoid stress concentrations that can occur with mechanical fasteners such as bolted or welded joints, it is preferable to mate the structure’s various components with adhesively bonded joints. Therefore, a comprehensive understanding of the response of bonded joints subjected to loadings with various rates is of paramount importance in developing reliable structures. In this paper, the effects of high loading rates on the performance of nano-reinforced adhesively bonded single-lap joints with composite adherends are systematically investigated, and will be compared to the static and quasi-static results. Bonded joints mating carbon/epoxy and glass/epoxy adherends were subjected to tensile loadings under 1.5, and 3 mm/min, and very high loading rate of 2.04E+5 mm/min. The high loading rate tests were conducted using a modified instrumented pendulum, equipped with a specially designed impact load transfer apparatus. The results of the high load rate tests revealed the loading rate sensitivity of the adhesive/joints, as well as the positive influence of nano- reinforcement. In all, that overall stiffness and strength of the joints were increased with increasing loading rates and nano reinforcement. It was also recognized that the effect of nano reinforcement in few cases overcame the effect of loading rate, meaning that even small increases in the amount of nano-particles can overcome enormous increases in loading rates using the same epoxy resin base. The observed failure mechanisms were examined with a scanning electron microscope.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».