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J-GLOBAL ID:202202239285871800   整理番号:22A1040305

3点曲げ下の3D印刷複合材料の機械的挙動と損傷に関する実験的研究【JST・京大機械翻訳】

Experimental investigation on the mechanical behavior and damage of 3D printed composites under three-point bending
著者 (15件):
資料名:
巻: 56  号:ページ: 1019-1037  発行年: 2022年 
JST資料番号: B0859A  ISSN: 0021-9983  CODEN: JCOMB  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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3次元(3D)印刷は,種々の複合部品の製造に,三つぶん応用されている。本研究では,音響放射(AE),X線マイクロ計算機トモグラフィー(Micro-CT)をディジタル画像相関(DIC)測定と組み合わせて用いて,3点曲げ試験下の3D印刷連続繊維強化複合材料の機械的挙動を調べた。一方,いくつかの機械的実験を行い,3種類の複合材料試験片の曲げ特性を研究し,その中で,より大きなガラス繊維含有量を有する試験片は,より優れた機械的特性を示した。さらに,AE応答キャラクタリゼーションと微視的損傷形態も調べた。結果として,AE,DIC,およびマイクロCTを組み合わせた相補的非破壊試験(NDT)技術を,3D印刷複合材料の機械的挙動を評価するために成功裏に適用し,曲げ変形と損傷を,異なる複合材料試験片に対して比較調査した。クラスタ分析(k-平均),K-最近傍(KNN),および主成分分析(PCA)の交差検証結果は,周波数,振幅,およびRA値(ピーク振幅によって分割される)を含むAEパラメータが,異なる試験片の損傷過程と密接に関連することを示した。その結果,PCAは選択したK平均クラスタ解析パラメータ(ピーク周波数とピーク振幅)を確認し,20%ガラス繊維試料の次元低減効果は最良の結果を持ち,抽出された主成分の比率が元のパラメータを表すことを示した。また,異なる損傷パターンに対応する教師つき学習KNNアルゴリズムが教師なし学習k平均クラスタを検証できることを確認した。対応して,DICによって特徴づけられた歪場は,AE信号応答と合理的に一致した。さらに,3D印刷連続繊維強化複合材料の臨界損傷と剥離機構を,マイクロCTキャラクタリゼーションによって明確に明らかにした。Copyright The Author(s) 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
機械的性質  ,  ゴム・プラスチック材料試験 

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