Các polyme gia cường sợi không liên tục thể hiện cấu trúc vi mô phức tạp. Các đại lượng để mô tả cấu trúc vi mô đã được phát triển theo thời gian, chẳng hạn như hàm lượng thể tích sợi hoặc phân bố hướng sợi, có thể thu được thông qua hình ảnh chụp cắt lớp vi tính và quá trình xử lý hình ảnh tiếp theo. Luận văn này đề cập đến sự phát triển của các phương pháp (một phần dựa trên AI) trong bối cảnh này, đặc biệt xem xét những thách thức về độ tương phản và độ phân giải của sợi carbon và các vấn đề về cầu nối tỷ lệ.

Abstract:

Discontinuously fiber reinforced polymers exhibit complex microstructures. Quantities to characterize the latter have been developed over time, such as the fiber volume content or fiber orientation distributions, which can be acquired through computed tomography images and subsequent image processing. This thesis deals with the development of (partially AI-based) methods in this context, especially considering challenges of contrast and resolution with carbon fibers and scale-bridging issues.

Ngôn ngữ:	eng
Tác giả:	Blarr, Juliane
Thông tin nhan đề:	Development of Computational, Image Processing and Deep Learning Methods for the Microstructure Characterization of Carbon Fiber Reinforced Polyamide 6 Based on CT Images
Nhà xuất bản:	KIT Scientific Publishing
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Cơ khí - Chế tạo máy
Bản quyền:	https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Nguồn gốc:	https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/169846
Mô tả vật lý:	372tr
Năm xuất bản:	2025