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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

Impact energy absorption capability of thermoplastic commingled composites

Texto completo
Autor(es):
Di Benedetto, R. M. [1] ; Botelho, E. C. [1] ; Gomes, G. F. [2] ; Junqueira, D. M. [2] ; Ancelotti Junior, A. C. [2]
Número total de Autores: 5
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Sao Paulo State Univ UNESP, Sch Engn, Mat & Technol Dept, Av Ariberto Pereira Cunha 333, Guaratingueta, SP - Brazil
[2] Univ Fed Itajuba, Inst Engn Mech, NTC Composite Technol Ctr, UNIFEI, Av BPS 1303, Itajuba, MG - Brazil
Número total de Afiliações: 2
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: COMPOSITES PART B-ENGINEERING; v. 176, NOV 1 2019.
Citações Web of Science: 0
Resumo

The energy absorption capability of structural thermoplastic composites is governed by the matrix thermal degradation kinetics. This study focuses on the development of a multiple regression model to predict the impact energy absorption of commingled composites considering processing parameters, matrix properties and thermal degradation kinetics. The model has been developed based on the carbon fiber/polyamide 6 commingled composite response on the low velocity impact test. Furthermore, the thermal degradation limits have been provided by the Friedman's isoconversional method and the processing parameters by the Darcy's law. Infrared spectroscopy has been used in order to identify the polyamide type used as matrix. The viscosity behavior of the molten polymer was evaluated by using a torque rheometry. Dynamic mechanical analysis defined the maximum operating temperature of the material and the rubbery plateau zone. The regression model was able to predict the commingled composite impact energy absorption in different temperatures and processing times revealing the response surface associated with the dissipated energy. (AU)

Processo FAPESP: 18/24964-2 - Desenvolvimento de uma rede neural artificial para previsão da capacidade de absorção de energia de compósitos commingled termoplásticos: processamento, caracterização e resistência à colisão (crashworthiness)
Beneficiário:Ricardo Mello di Benedetto
Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado