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Enregistrement W1972995365 · doi:10.1002/pc.20164

Modeling of fiber–polymer coupling for suspensions of mono‐modal fibers

2005· article· en· W1972995365 sur OpenAlexaff
A.M. Huq, Jalel Azaiez

Notice bibliographique

RevuePolymer Composites · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComposite Material Mechanics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceFiberComposite materialVolume fractionPolymerRheologyAspect ratio (aeronautics)Suspension (topology)ViscosityShear thinningCoupling (piping)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The rheology of suspensions of fibers in polymer solutions is strongly dependent on fiber–fiber and fiber–polymer interactions. To model these interactions and their dependence on the flow and suspension properties, the steady shear viscosity of glass fibers in a polyethylene oxide polymer solution are measured for different fiber volume fractions and aspect‐ratios. The measurements are conducted for well characterized fiber samples that have a uniform and well defined aspect‐ratio and for moderate volume fractions. The results of the experimental study are used to correlate the polymer–fiber coupling factor and the fiber–fiber interaction coefficient using a mathematical model based on a modified FENE‐P (finitely extensible nonlinear elastic) constitutive equation. It was found that both parameters are strongly dependent on the characteristics of the suspension, but also depend on the flow shear rate that determines the degree of fiber orientation. In general, fiber–fiber and polymer–fiber interactions increase with both the aspect‐ratio and the volume fraction and are more important when the fibers are not fully oriented. POLYM. COMPOS., 27:82–91, 2006. © 2005 Society of Plastics Engineers

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 enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,985

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations1
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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