Effect of Fiber Volume Fraction on Stress Distribution in Polypropylene Composites Reinforced by Glass and Carbon Fibers
Publish Year: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 1,646
متن کامل این Paper منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
PPSRC2011_200
تاریخ نمایه سازی: 30 بهمن 1390
Abstract:
In this work, the stress distribution in fiber and matrix of the polypropylene base composites under the axial loading was studied, using numerical method. In this method, according to the two-dimensional symmetric, the distribution of stress was studied using ABAQUS software, to evaluate the strength of fiber and matrix. Two different reinforcing agents including carbon and glass fiber were used separately in polypropylene matrix in which the volume percent of fiber was varied from 1.5 to 15. The results of numerical method showed that, increasing fiber volume fraction caused to change variation of stress distribution along fiber length from parabolic to trapezoidal form. Comparison of the theoretical and experimental results showed a good agreement and they were in accordance with literature. It was shown also that numerical method can be use as a fast and easy method for prediction of mechanical behavior of manufactured short-fiber reinforced composites with a good accuracy.
Keywords:
Authors
Milad Nurabadi
Composite Materials & Technology Center, Graduate Students, Tehran, Iran.
Moslem Najafi
Department of Mechanical Engineering, Faculty of Engineering, South Tehran Branch Islamic Azad University, P.O. Box ۱۹۵۷۹۷۸۹۷۴, Tehran, Iran.
Jafar Eskandari Jam
Composite Materials & Technology Center, Graduate Students, Tehran, Iran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :