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Enregistrement W2049588973 · doi:10.3139/217.2101

Experimental Study and Modeling of Flow Behavior and Orientation Kinetics of Layered Silicate/Polypropylene Nanocomposites in Start-up of Shear Flows

2008· article· en· W2049588973 sur OpenAlexaff
Mahmoud Rajabian, Ghasem Naderi, Mohammad Hosain Beheshty, Pierre G. Lafleur, Charles Dubois, Pierre J. Carreau

Notice bibliographique

RevueInternational Polymer Processing · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueRheology and Fluid Dynamics Studies
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceRheologyShear flowPolypropyleneComposite materialViscoelasticityShear (geology)Shear rateParticle (ecology)MechanicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Effects of organoclay contents on the startup flow properties of layered nano-scale particles in the simple shear mode are investigated. The addition of small amounts of nanoclays to polypropylene melts was found to dramatically change the flow characteristics and creates stress overshoots at large shear rates. A rheological model, initially developed for studying the motion of a group of symmetric ellipsoid particles in viscoelastic fluids was used to describe the orientation state of the uniformly dispersed suspensions of layered silicate in polypropylene melts. The effects of shear, particle loadings, particle interactions, flow reversal and rest time after cession of shear are studied and discussed according to our experimental observations and model predictions. It is shown that another diffusion term in the governing equation for the particles can be used to predict the properties by applying the rest time which was found to change the orientation of particles and shifts it to more isotropic microstructures. The experimental results of the startup viscosity are reasonably well predicted by the model at the three shear rates tested.

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations7
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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