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Enregistrement W1672302010 · doi:10.15376/biores.10.3.5633-5654

Wettability and Impact Performance of Wood Veneer/Polyester Composites

2015· article· en· W1672302010 sur OpenAlexafffund
Shayesteh Haghdan, Thomas Tannert, Gregory D. Smith

Notice bibliographique

RevueBioResources · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSimon Fraser University
Mots-clésMaterials scienceComposite materialVeneerPolyesterWettingThermosetting polymerContact angleGlass fiberCuring (chemistry)Polyester resin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fiber-reinforced thermosetting composites have been of interest since the 1940s due to their ease of use in processing, fast curing times, and high specific stiffness and strength. While the use of plant fibers in a polyester matrix has been thoroughly studied, only limited information is available regarding using wood as reinforcement. In this study, composites of thin wood veneer and a polyester matrix were made and the difficulties in the lamination and curing processes were investigated. Sheets of Douglas fir, maple, and oak veneers using a catalyzed polyester resin were assembled as unidirectional, balanced, and unbalanced cross-ply laminates. These were compared to control specimens using glass fiber as reinforcement. The impact properties of the samples, with respect to the laminate thicknesses, were characterized using a drop-weight impact tester. The wettability and surface roughness of unsanded and sanded wood veneers were also investigated. Results showed that Douglas fir cross-ply laminates had an impact energy equivalent to glass fiber laminates, making them an interesting alternative to synthetic fiber composites. Wood/polyester laminates absorbed a considerable amount of energy through a higher number of fracture modes. The balanced lay-up limited twisting of the wood/polyester composites. The lowest contact angle and highest wettability were observed in unsanded Douglas fir veneers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,404

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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