MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2065436775 · doi:10.1002/app.28638

Synthesis, cure kinetics, and thermal properties of the Bis(3‐allyl‐2‐cyanatophenyl)sulphoxide/BMI blends

2008· article· en· W2065436775 sur OpenAlexaff
G. Anuradha, M. Sarojadevi, P. R. Sundararajan

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEpoxy Resin Curing Processes
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermogravimetric analysisDifferential scanning calorimetryThermal stabilityPolymer chemistryMonomerMaterials scienceFourier transform infrared spectroscopyCyanateActivation energyCyanate esterYield (engineering)KineticsChemistryPhysical chemistryChemical engineeringPolymerComposite materialOrganic chemistryThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A novel allyl functionalized dicyanate ester resin bearing sulfoxide linkage was synthesized. The monomer was characterized by Fourier Transform Infrared (FT‐IR) Spectroscopy, 1 H‐, and 13 C Nuclear Magnetic Resonance (NMR) spectroscopy and elemental analysis. The monomer was blended with bismaleimide (BMI) at various ratios in the absence of catalyst. The cure kinetics of one of the blends was studied using differential scanning calorimetry [nonisothermal] and the kinetic parameters like activation energy ( E ), pre‐exponential factor ( A ), and the order of the reaction ( n ) were calculated by Coats‐Redfern method and compared with those calculated using the experimental Borchardt‐Daniels method. The thermal stability of the cured dicyanate, BMI, and the blends was studied using thermogravimetric analyzer. The initial weight loss temperature of dicyanate ester is above 380°C with char yield of about 54% at 800°C. Thermal degradation of BMI starts above 463°C with the char yield of about 68%. Inclusion of BMI in cyanate ester increases the thermal stability from 419 to 441°C. © 2008 Wiley Periodicals, Inc. J Appl Polym Sci, 2008

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,371

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations10
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Applied Polymer ScienceMême sujetEpoxy Resin Curing ProcessesTravaux en français237 207