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Enregistrement W2029867590 · doi:10.1063/1.4918497

Evaluation of mechanical properties and durability performance of HDPE-wood composites

2015· article· en· W2029867590 sur OpenAlexaff
M. Tazi, Fouad Erchiqui, Hamid Kaddami, Mohamed Bouazara, B. Poaty

Notice bibliographique

RevueAIP conference proceedings · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensUniversité du Québec à ChicoutimiUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialUltimate tensile strengthHigh-density polyethyleneAbsorption of waterComposite numberSawdustPolymerCrystallinityThermoplasticPolyethylene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this work is to evaluate the mechanical properties and durability performance of bio-composite materials made from sawdust and thermoplastic polymer (HDPE). For the preparation of the composites, sawdust in different proportions with Maleic Anhydride grafted Polyethylene (MAPE) as the coupling agent was used. The thermal and mechanical properties were successively characterized. The results indicate that adding wood fillers to a polymer matrix increases the degree of crystallinity and improves the tensile strength and ductility of composites. On the contrary, resistance to water absorption decreases as a function of the wood fillers. Scanning electron microscopy (SEM) was used to analyze morphological structure alteration when exposed to intense weathering. The biodegradability of bio-composites up to 97 days was also investigated; the results indicate that, by increasing the filler content, the amount of weight loss increased as well. In other words, even though the addition of sawdust to thermoplastic polymer improves the mechanical performance of a composite material, it also accelerates the biodegradation rate of the composite. An optimum amount of filler content might compromise the effect of biodegradation and mechanical properties of composite materials

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)0,002
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 enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,431

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations9
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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