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Enregistrement W1992310082 · doi:10.1002/app.24770

Aspects of foaming a glass‐reinforced polypropylene with chemical blowing agents

2006· article· en· W1992310082 sur OpenAlexaff
Michael R. Thompson, Xingzong Qin, G. Zhang, Andrew N. Hrymak

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Foaming and Composites
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMasterbatchBlowing agentMaterials sciencePolypropyleneComposite materialRheologyBlow moldingRheometerUltimate tensile strengthViscosityBreakageGlass fiberMolding (decorative)Nanocomposite

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This work explores the influence of a chemical blowing agent on different aspects of producing a short glass‐fiber‐reinforced polypropylene foam, examining the rheology of the system, the developed morphology of the part, and the resulting mechanical properties. Two different forms of an endothermic blowing agent, namely powder versus masterbatch, were compared to determine their effects on the process history and properties of an injection molded part. Samples were produced on an injection molding machine between 230 and 270°C using the low‐pressure foaming technique. Rheology of the resulting plasticized melt by the two different blowing agents was measured on an in‐line rheometer, showing a greater reduction in shear viscosity for the masterbatch additive, which correspondingly reduced the extent of fiber breakage observed. The final molded samples were analyzed for their foam structure (i.e., cell size, cell density, and skin thickness) as well as the properties of the glass fibers incorporated (namely, fiber length distribution). Tensile properties were found to diminish with increasing blowing agent content, though differences were observed based on the type of CBA used despite the similarities in foam structure produced. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. J Appl Polym Sci 102: 4696–4706, 2006

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,573

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations10
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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