Evaluation of block shear properties of selected extreme‐pH structural adhesives by short‐term exposure test
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nine structural adhesives with varying pH were selected to examine the effect of adhesive pH on wood–adhesive bond quality. The adhesives evaluated included four highly alkaline phenol–formaldehyde, one intermediate pH phenol–resorcinol–formaldehyde, two acidic melamine–urea–formaldehyde, and two acidic melamine–formaldehyde resins. Block shear specimens were prepared using Douglas‐fir and black spruce wood. The adhesive performance was evaluated by measuring the shear properties (strength and wood failure) of the specimens tested at the dry and vacuum–pressure–redry (VPD) conditions. Adhesive pH, test condition, and wood species showed significant effects on shear properties. The different adhesives performed differently at the dry and VPD conditions. The high‐pH adhesives (phenol–formaldehyde and phenol–resorcinol–formaldehyde) showed similar high wood failures at both test conditions and performed better than the low‐pH adhesives (melamine–formaldehyde and melamine–urea–formaldehyde), especially after the VPD conditioning. The low‐pH adhesives showed high wood failure at the dry condition, but wood failure decreased significantly after VPD conditioning for both species, indicating that the low‐pH adhesives were less durable than the high‐pH adhesives. High‐pH adhesives did not have a negative impact on the strength of the bonded specimens. © 2010 Wiley Periodicals, Inc. J Appl Polym Sci, 2011
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».