This paper deals with the testing of tensile and flexural behaviour of epoxy-reinforced natural fibre composites, for which Banyan fibres have been selected as the natural fibre. Variations are made in the orientation of the fibres to determine which orientation made the composite the strongest. The fibre strands are arranged in different orientations, such as the uniaxial, biaxial and criss-cross arrangements, to differentiate between the orientations and observe which arrangement exhibited the best mechanical behaviour. The fibres are initially washed with 0.5% weight/volume (w/v) NaOH solution, following which specimens of the composites are made using wooden moulds designed according to ASTM standards. Biaxial layers of E-glass are incorporated into the matrix in an attempt to enhance the mechanical properties of the specimen. The variances observed in the Young’s modulus are analysed to understand the factors that majorly impacted it. For a better understanding of the results, the chemical functional groups and the microstructure of the samples are analysed with the aid of Fourier-Transform Infrared Spectroscopy (FTIR), Field Emission Scanning Electron Microscopy (FESEM) and X-Ray powder Diffraction (XRD). Additionally, predictive models are simulated using Artificial and Deep Neural Networks to recognise patterns in the data, by varying specific parameters. The results obtained indicated that Banyan fibre composites can replace conventionally-used materials and serve real-world purposes better.

中文翻译：

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应用人工神经网络和深度神经网络自动预测取向的环氧树脂和无碱玻璃增强榕树纤维复合材料的力学行为和微观分析

本文涉及环氧树脂增强天然纤维复合材料的拉伸和弯曲行为的测试，其中选择了榕树纤维作为天然纤维。改变纤维的方向以确定哪个方向使复合材料最强。纤维束以不同的方向排列，例如单轴、双轴和交叉排列，以区分方向并观察哪种排列表现出最佳的机械性能。纤维最初用 0.5% 重量/体积 (w/v) NaOH 溶液洗涤，然后使用根据 ASTM 标准设计的木制模具制作复合材料的样品。将 E 玻璃的双轴层结合到基体中以试图提高样品的机械性能。分析杨氏模量中观察到的差异，以了解对其产生重大影响的因素。为了更好地理解结果，借助傅里叶变换红外光谱 (FTIR)、场发射扫描电子显微镜 (FESEM) 和 X 射线粉末衍射 (XRD) 分析了样品的化学官能团和微观结构. 此外，使用人工和深度神经网络模拟预测模型，通过改变特定参数来识别数据中的模式。获得的结果表明，榕树纤维复合材料可以替代常规使用的材料并更好地服务于现实世界的目的。借助傅里叶变换红外光谱 (FTIR)、场发射扫描电子显微镜 (FESEM) 和 X 射线粉末衍射 (XRD)，对样品的化学官能团和微观结构进行了分析。此外，使用人工和深度神经网络模拟预测模型，通过改变特定参数来识别数据中的模式。获得的结果表明，榕树纤维复合材料可以替代常规使用的材料并更好地服务于现实世界的目的。借助傅里叶变换红外光谱 (FTIR)、场发射扫描电子显微镜 (FESEM) 和 X 射线粉末衍射 (XRD) 分析样品的化学官能团和微观结构。此外，使用人工和深度神经网络模拟预测模型，通过改变特定参数来识别数据中的模式。获得的结果表明，榕树纤维复合材料可以替代常规使用的材料并更好地服务于现实世界的目的。通过改变特定参数。获得的结果表明，榕树纤维复合材料可以替代常规使用的材料并更好地服务于现实世界的目的。通过改变特定参数。获得的结果表明，榕树纤维复合材料可以替代常规使用的材料并更好地服务于现实世界的目的。