Characterizing macro-voids of uncompressed mats and finished particleboard panels using response surface methodology and X-ray CT
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Macro-voids in the core of uncompressed particle mats and pressed particleboard manufactured from novel particleboard furnishes were characterized using a response surface method with mixture design and X-ray CT technology. Industrial particles were screened into core-fine, medium, and coarse size classes and their dimensions were measured. Wooden blocks measuring 10 times the mean dimensions of these particles were cut and used as surrogates for the industrial particles. Novel particle mixtures were prepared by mixing together various proportions from each particle size class. The mixtures were packed to simulate particleboard mat formation and a pre-pressed particle mat. Panels were then fabricated from the industrial furnish mixtures. The void fraction of the packed particles and the finished panels were measured and correlated with the IB strength and edge screw withdrawal resistance. Results indicated that densely packed hammer-milled industrial particles had a maximum void fraction of 63.2%. The void fraction of a randomly packed, dense particle mat was described using a full cubic model. In both particle mats without resin and the pressed panels, increasing the core-fine content decreased void volume, whereas increasing coarse particle fraction increased void volume in the mat only. The macro-void ratio in the pressed panels increased exponentially with void fraction for the randomly packed, loose particle mats. Particle mixtures that resulted in boards with the smallest void fraction were not necessarily the strongest boards; low density particleboard panels made from the novel 100% coarse mixture were found to have the highest mechanical properties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».