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Record W2280297511 · doi:10.82308/3950

Material - processing - quality relationships during the consolidation of out-of autoclave prepregs

2013· article· en· W2280297511 on OpenAlexfundno aff
Timotei Centea

Bibliographic record

VenueeScholarship@McGill (McGill) · 2013
Typearticle
Languageen
FieldEngineering
TopicAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Canadian institutionsnot available
FundersConcordia UniversityNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
KeywordsMaterials scienceAutoclaveComposite materialConsolidation (business)PorosityVoid (composites)Metallurgy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La mise-en-forme de pré-imprégnés hors-de-l'autoclave est une nouvelle méthode de fabrication de composites haute-performance qui cherche à réduire les coûts et à augmenter la flexibilité par rapport à la fabrication traditionnelle par l'autoclave. Les pré-imprégnés hors-de-l'autoclave peuvent être mis en forme sous un sac à vide, dans un four conventionnel. Pour limiter la porosité, ils comportent des zones sèches qui permettent l'évacuation de gaz au début de la mise-en-forme et qui doivent ensuite être infiltrées par la résine. Cette thèse présente une investigation en quatre parties de la consolidation de tels pré-imprégnés, avec une emphase particulière sur le phénomène et les défauts induits par d'écoulement.En premier lieu, une nouvelle approche basée sur la microtomographie par rayons X a été utilisée avec succès pour déterminer la microstructure initiale d'un pré-imprégné hors-de-l'autoclave typique et pour suivre son évolution pendant la mise-en-forme. Les résultats ont démontré que, initialement, le pré-imprégné était constitué de noyaux de faisceaux de fibres entourés de zones riches en résine et de macro-pores, et que deux phénomènes ont prit place pendant la mise-en-forme: la disparition progressive des macro-pores due à l'évacuation des gaz à température ambiante, et l'imprégnation des faisceaux à températures élevées. En deuxième lieu, un modèle analytique décrivant l'imprégnation des faisceaux à été développé pour trois pré-imprégnés hors-de-l'autoclave, et utilisé pour une étude paramétrique afin d'évaluer l'effet de plusieurs propriétés des matériaux et paramètres de mise-en-forme. Les résultats ont démontré que l'imprégnation des faisceaux peut avoir lieu dans la majorité des cas, mais que des déviations des situations idéales peuvent causer une imprégnation incomplète et de la microporosité induite par l'écoulement. Ensuite, les effets du cycle de température et du temps d'exposition aux conditions ambiantes ont été étudiés par la caractérisation des matériaux, la fabrication de laminés et l'analyse de leur microstructure. Les résultats ont démontré que le temps d'exposition aux conditions ambiantes a un effet néfaste sur les propriétés de la résine, sur les phénomènes prenant lieu durant la mise-en-forme et sur la micro-porosité dans les faisceaux des pièces fabriquées; toutefois, ils ont aussi démontré que certains cycles de température ont mitigé ou même éliminé ces défauts. Ces résultats ont aussi été comparés aux prédictions du modèle, démontrant que ce dernier a capturé les tendances observées, mais qu'il a sous-prédit la taille des micro-porosités pour les cas d'exposition élevée aux conditions ambiantes. Finalement, les effets de quatre cas de consolidation déficiente (l'application de vide répétée, la pression ambiante réduite, le vide réduit et l'évacuation d'air restreinte) ont été étudiés expérimentalement par la mise-en-forme de laminés et l'évaluation de leur qualité. Les résultats ont établi que la pression ambiante réduite, le vide réduit et l'évacuation d'air restreinte ont des effets néfastes spécifiques sur les phénomènes de consolidation et sur la macro- et micro-porosité dans les pièces fabriquées, et clarifié l'ampleur permissible de telles déficiences pour des laminés d'une qualité acceptable. Globalement, cette thèse a contribué à des plus amples connaissances et une meilleure compréhension de la mise-en-forme de pré-imprégnés hors-de-l'autoclave. Premièrement, les principaux phénomènes prenant lieu pendant ce procédé ont été identifiés. Deuxièmement, les effets de plusieurs propriétés des matériaux, paramètres de mise-en-forme et déviations des conditions idéales ont été évalués afin d'aider à l'optimisation et de définir les fenêtres permissibles de variation pour une mise-en-forme réussie. Finalement, de nouvelles méthodes expérimentales et de modélisation ont été proposées pour aider la caractérisation des matériaux, l'analyse de procédés et la prédiction de qualité.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.160
Threshold uncertainty score0.831

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.031
GPT teacher head0.241
Teacher spread0.210 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations3
Published2013
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