The Effect of Fiber Surface Treatment on the Performance of Hemp Fiber/Acrylic Composites for Automotive Structural Parts
Notice bibliographique
Résumé
The use of natural fibers for polymer composite materials has increased tremendously in the last few years. This type of reinforcements offers many advantages such as low density, low cost, high specific strength and low environmental impacts. The performance of the natural fiber composites are affected by the fiber loading, the individual mechanical properties of each component (fiber and matrix), and the fiber and matrix adhesion. Concerning the interfacial interaction, natural fibers present a major drawback because of poor compatibility of fibers with most hydrophobic thermoplastic and thermoset matrix. Hemp fiber/acrylic composites were manufactured with sheet molding technique recently. Although mechanical tests give promising results, they exhibit low tensile strength resulting from a poor fiber/matrix adhesion. The moisture resistance property of the sheet molded composites also needs further improvement. In the present work, we propose surface modification of the hemp fibers to improve the surface adhesion and moisture absorption properties of these structural composites. The influence of various chemical treatment such as alkali, silane, SMA Imide resin (copolymers of styrene and dimethylamionopropylamine (DMAPA) maleimide), and fungal treatment were investigated. All type of treatments improved substantially the hydrophobic behavior of the fibers. The SMA treated samples show maximum improvement in their tensile strength and modulus.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».