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Enregistrement W2011549218 · doi:10.4236/ojpchem.2015.51001

Evaluation of the Influence of Fibre Aspect Ratio and Fibre Content on the Rheological Characteristic of High Yield Pulp Fibre Reinforced Polyamide 11 “HYP/PA11” Green Composite

2015· article· en· W2011549218 sur OpenAlexafffund
Robenson Cherizol, Mohini Sain, Jimi Tjong

Notice bibliographique

RevueOpen Journal of Polymer Chemistry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensFord Motor Company (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesMitacsUniversity of TorontoFord Motor Company
Mots-clésRheologyComposite materialMaterials sciencePulp (tooth)RheometerPolyamideShearing (physics)Composite numberShear rateApparent viscosityShear (geology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rheological behavior of composites made with low-density polyamide 11 (PA11) and high yield pulp fibre (HYP) is evaluated. The rheological properties of high-yield, pulp-reinforced bio- based Nylon 11 HYP/PA11 composite were investigated using a capillary rheometer. The rheological tests were realized in function of the shear rate for different temperature conditions. The experimental results showed that identically for fibre content and aspect ratio, the shearing effects decreased as the temperature increased; that is, the HYP/PA11 became more non-Newtonian in the higher temperature region, which corresponds to the high pseudoplasticity of the HYP/PA11. At low HYP content, the shear viscosity is expected to increase rapidly with increasing concentrations of the fibres because of the rapidly increasing interactions between particles as they become more closely packed. However, at very high fibre content, random anisotropic structure of the fibres in polymer melts is created. The increase in shear viscosity is greater at lower shear rates, where fibre and polymer molecules are not completely oriented.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,220 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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