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Record W3122517145

Caractérisation expérimentale des préformes 3D en fibres de carbone assemblées à l’aide du procédé de couture « One Sided Stitching » dédiées à la fabrication des pieces composites aéronautiques

2018· article· fr· W3122517145 on OpenAlexfundno aff
Saad-Amine Taki

Bibliographic record

VenueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldEngineering
TopicManufacturing Process and Optimization
Canadian institutionsnot available
FundersConsortium de Recherche et d’innovation en Aérospatiale au Québec
KeywordsHumanitiesArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La présente étude vise à étudier l'effet de la couture structurelle de préformes en fibre de carbone, produite en utilisant la technique du "One Sided Stitching", sur le comportement mécanique des préformes sèches pour produire des composites ayant la forme finale de la pièce. La couture structurale utilisée ici ne signifie pas seulement que les fils de couture viennent consolider les plis mais forment des renforts transversaux en créant des liaisons entre les éléments de la préforme.
\n
\nUn tel travail n'était pas aussi largement couvert jusqu'à présent; contrairement aux etudes réalisées sur les préformes tissées ou tressées. La technique de couture utilisée dans cette etude est considérée comme un processus de préparation de préforme rapide dans lequel des fils ou des couches sont disposés le long de directions sélectionnées dans le plan puis attachés ensemble selon des trajectoires prédéfinies au moyen d’une aiguille de couture qui vient pénétrer dans la préforme. Ces préformes cousues en fibres de carbone à travers l'épaisseur sont développées et optimisées pour une utilisation dans la fabrication de structures composites pour des applications aéronautiques. Il a été démontré que plusieurs tissus textiles 3D, en particulier des préformes cousues, présentent un fort potentiel de fabrication à coût moins élevé et de hautes performances des structures composites finales avec une bonne tolérance aux dommages et une bonne intégrité structurelle (Ogale, 2007). Lorsque l'on compare des etudes menées sur les mêmes renforts, il semble que parfois des contradictions apparaissent; certaines études affirment que le processus de couture n'affecte pas ou peut améliorer légèrement les propriétés dans le plan, tandis que d'autres révèlent que les propriétés sont dégradées par une aiguille qui crée de légères déviations et brise les fils autour des points d'impact.
\n
\nDans ce mémoire, la technologie utilisée pour produire les préformes est discutée avec les résultats saillants obtenus par des essais mécaniques dans divers scénarios de chargement. Les essais mécaniques réalisés ici incluent la compaction, le cisaillement dans le plan et la flexion simple courbure ont été menées sur des préformes sans couture et d’autres cousues. Le comportement mécanique a été investigué en fonction des paramètres de couture (densité de point, motif de couture) pour mieux comprendre le comportement des renforts secs pendant le processus de formage lors du procédé du moulage par transfert de résine assisté par vide (VARTM). Il a été démontré que les configurations et les densités de couture affectent le comportement en compaction des préformes conduisant à une diminution de la fraction volumique des fibres. A partir des essais de cisaillement et de flexion, il a été constaté que la couture montre un effet minimal sur la réponse des préformes cousues par rapport aux tissus non cousus. Ce comportement en cisaillement et en flexion confère aux préformes la capacité d’épouser des formes complexes telles que les raidisseurs en T fabriqués dans le cadre du projet CRIAQ COMP-501.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.511
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0020.001
Research integrity0.0030.002
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 head0.015
GPT teacher head0.252
Teacher spread0.237 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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".

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Citations0
Published2018
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