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Enregistrement W2021757576 · doi:10.1002/pc.22834

Injection molded self‐hybrid composites based on polypropylene and natural fibers

2013· article· en· W2021757576 sur OpenAlexaff
Aida Alejandra Pérez‐Fonseca, Jorge Ramón Robledo‐Ortíz, Francisco Javier Moscoso‐Sánchez, Denis Rodrigue, Rubén González‐Núñez

Notice bibliographique

RevuePolymer Composites · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialAbsorption of waterPolypropyleneNatural fiberUltimate tensile strengthFiberFlexural strengthIzod impact strength testMolding (decorative)ThermoplasticFlexural modulusSynthetic fiber

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Self‐hybrid thermoplastic composites (combination of two fiber sizes) were obtained by injection molding using pine or agave fibers with polypropylene (PP). The effect of self‐hybridization was determined through mechanical properties and water absorption for different total fiber contents between 10 and 30% wt. The results showed that impact strength (30% of fiber) and tensile modulus (20% of fiber) were improved by self‐hybridization compared with composites formulated with only one fiber size. Flexural properties were not improved by self‐hybridization. On the other hand, the combination of two fiber sizes had no effect on the water absorption behavior of these composites. Overall, the total fiber content was found to be an important parameter with 20% being the optimum condition where self‐hybridization provides the best mechanical properties. POLYM. COMPOS., 35:1798–1806, 2014. © 2013 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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,201 · 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.

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

Citations22
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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