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Enregistrement W2050533400 · doi:10.1515/hf-2012-0058

Physiomechanical properties of ultra-lightweight foam core particleboard: different core densities

2012· article· en· W2050533400 sur OpenAlexfundno aff
Ali Shalbafan, Jan Lüedtke, Johannes Welling, A. Fruehwald

Notice bibliographique

RevueHolzforschung · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Calgary
Mots-clésMaterials scienceComposite materialCore (optical fiber)Aluminium foam sandwichPressingAbsorption of waterSwellingPolystyreneLayer (electronics)Impact resistanceBendingSandwich-structured compositePolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Ultra-lightweight foam core particleboards have been produced in a novel one-step process with resinated wood particles for the faces and expandable polystyrene (EPS) as core layer material. The mechanical and physical properties of panels were investigated in terms of the different foam core densities and press parameters (temperature, pressing and foaming time). The bending strength properties of the panels were not significantly changed with increasing foam core density from 80 to 120 kg m -3 . Panels produced at a press temperature of 130°C (1-EPS) have an improved core-face interface and also a denser surface layer, which positively influences the internal bond and thickness swelling. The panels produced at a press temperature of 160°C (2-EPS) have smaller and more foam cells and an improved fusion of foam beads and properties, which have a positive influence on the edge screw withdrawal resistance and water absorption.

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 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,764

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations24
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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