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J-GLOBAL ID：202202251369818874   整理番号：22A0769529

VIHPSにより調製したGO-CF/SMP複合材料の製造プロセスパラメータの最適化に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Investigation on optimization of preparation process parameters of GO-CF/SMP composites prepared by VIHPS

著者 (8件)： Ma Yuqin (School of Mechano-Electronic Engineering, Xidian University, Xi’an, China) ,  Wang Jie (School of Mechano-Electronic Engineering, Xidian University, Xi’an, China) ,  Ma Juan (School of Mechano-Electronic Engineering, Xidian University, Xi’an, China) ,  Guo Haiyin (School of Mechano-Electronic Engineering, Xidian University, Xi’an, China) ,  Li Fei (School of Mechano-Electronic Engineering, Xidian University, Xi’an, China) ,  Zhao Yatao (School of Mechano-Electronic Engineering, Xidian University, Xi’an, China) ,  Chen Yi (School of Mechano-Electronic Engineering, Xidian University, Xi’an, China) ,  Wang Pei (School of Mechano-Electronic Engineering, Xidian University, Xi’an, China)
資料名： Journal of Materials Science  (Journal of Materials Science)
巻： 57  号： 7  ページ： 4541-4555  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0722A  ISSN： 0022-2461  CODEN： JMTSAS  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： グラフェン酸化物-炭素繊維ハイブリッド強化形状記憶ポリマー(GO-CF/SMP)は,優れた耐荷重性と形状記憶特性の両方を有する複合材料であり,航空宇宙,電子通信,および他の分野応用の宇宙拡張構造によく適していることが期待される。調製プロセスおよびパラメータ制御は,複合材料の巨視的性能に直接影響した。プロセスパラメータと材料特性の間のマッピング関係を解明し,複合材料の調製のための最適化パラメータマッチング規則を得ることが重要である。本論文では,真空含浸ホットプレスプロセスシステム(VIHPS)を革新的に採用して,GO-CF/SMP複合材料を調製した。直交実験とサポートベクトル回帰(SVR)解析を用いて,材料特性に関する調製プロセスにおける重要プロセスパラメータの重さを決定し,プロセスパラメータ-材料性能予測モデルを構築した。最後に,最適化プロセスパラメータマッチング法則を得た。硬化温度が80°Cの時,硬化時間は150分,押出力は0.9MPa,真空度は-0.09MPa,複合材料は最良の機械的性質と総合的形状記憶性能を有した。その曲げ強さと総合的形状記憶性能は,それぞれ,465.02MPaと96.76%に達することができる。SVRに基づくプロセスパラメータ-材料性能予測モデルは,良い適合度を持った。曲げ強さ性能と総合的形状記憶性能の予測精度は,それぞれ99.55%と94.77%に達することができる。この論文における研究は,GO-CF/SMPクロススケール材料の調製とプロセスパラメータの最適化のための新しいアイデアを提供する。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  炭素繊維 ,  形状記憶効果 ,  通信 ,  曲げ強さ ,  宇宙空間 ,  *パラメータ ,  直交性 ,  *プロセスパラメータ ,  予測モデル
準シソーラス用語： 予測精度 ,  硬化時間 ,  航空宇宙 ,  真空含浸 ,  サポートベクトル回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 機械的性質  (YH02022L)

タイトルに関連する用語 (8件)： 調製 ,  Cf ,  SMP ,  複合材料 ,  製造プロセス ,  パラメータ ,  最適化 ,  研究