Le centre de tomographie de Sheffield publie sa première publication de recherche utilisant Dragonfly
Le nouveau Centre de tomographie de Sheffield (STC) de l'Université de Sheffield vient de publier son premier article de recherche scientifique, en collaboration avec Marius Monoranu, du Centre de doctorat industriel (IDC) en sciences de l'usinage, dont le premier auteur est Marius Monoranu. L'étude porte sur l'imagerie des dommages causés par la découpe de polymères renforcés de fibres de carbone (PRFC) dont la matrice époxy a été modifiée par l'ajout de renforts particulaires. Elle jette un nouvel éclairage sur les dommages causés par la découpe dans ces matériaux et sur les moyens de les minimiser. Les chercheurs ont utilisé Dragonfly pour la visualisation 3D des données tomographiques acquises à l'aide d'un microscope à rayons X ZEISS Versa.
Selon la responsable de l'établissement et scientifique du personnel, la Dre Ria Mitchell, « Dragonfly « C’est idéal pour les installations multi-utilisateurs comme la nôtre, c’est tellement polyvalent pour tous les types d’applications de recherche et gratuit pour les universitaires, donc aucun problème pour les chercheurs d’évaluer leurs données et de poursuivre leurs travaux après avoir visité nos installations. »
Présentation vidéo
Publication
Marius Monoranu, Ria L. Mitchell, Kevin Kerrigan, J. Patrick A. Fairclough, Hassan Ghadbeigi, Effet des renforts particulaires sur la formation de copeaux et les dommages induits par l'usinage des polymères renforcés de fibres de carbone époxy modifiés (CFRP) . Composites Partie A : Applied Science and Manufacturing – Volume 154, mars 2022, 106793 ( https://doi.org/10.1016/j.compositesa.2021.106793 ).
Laboratoire de recherche associé
Centre de tomographie de Sheffield (STC)
( https://sites.google.com/sheffield.ac.uk/sheffieldtomographycentre/home )
Mots-clés : Tomographie, Plateforme technologique, Plateforme multi-utilisateurs, Fibre de carbone, Renforcement par particules époxy
Images
Segmentation des faisceaux de fibres composites démontrée à l'aide de l'apprentissage profond – différents faisceaux se voient attribuer des couleurs comme indiqué.
Segmentation des faisceaux de fibres composites démontrée à l'aide de l'apprentissage profond – différents faisceaux se voient attribuer des couleurs comme indiqué – faisceaux de fibres extraits numériquement des données d'image.
Visualisation 3D de l'emplacement de la défaillance (surface de fracture).