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Enregistrement W1989684893 · doi:10.1002/app.32316

Experimental and statistical study of the effects of material properties, curing agents, and process variables on the production of thermoplastic vulcanizates

2010· article· en· W1989684893 sur OpenAlexaff
Milana Trifkovic, M. Sheikhzadeh, Kim Choo, Seyed Alireza Rohani

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Nanocomposites and Properties
Établissements canadiensLambton CollegeWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceCuring (chemistry)PolypropyleneUltimate tensile strengthComposite materialCompression setThermoplasticNatural rubberThermoplastic elastomerElongationPolymerCopolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A comprehensive experimental study together with statistical analysis was performed to identify the optimal process conditions, materials selection, and curing system for the production of thermoplastic vulcanizates (TPVs) based on EPDM rubber and polypropylene. Two types of curing systems were studied together with five different types of EPDM rubber. The TPV products were assessed according to elastic modulus and degree of swelling (indicators of crosslink density), ultimate tensile strength, ultimate elongation, tear strength, and compression set. A design of experiments method was applied to minimize the number of experiments and to obtain response surface and regression models for this complex and highly interactive system. From the modeling results, optimum values for the influential factors were obtained to achieve the target end product properties. It was found that a phenolic resin‐based curing system gave the best product properties and that the most influential factors were the rubber characteristics (ethylene content, ethylidene norbornene content, and molecular weight) and the polypropylene content in the formulation. © 2010 Wiley Periodicals, Inc. J Appl Polym Sci, 2010

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,375

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations20
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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