A comparison of the properties of rice husk ash, silica, and calcium carbonate filled 75 : 25 NR/EPDM blends
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The effects of incorporation of three different fillers, i.e., rice husk ash (RHA), silica, and calcium carbonate (CaCO 3 ), over a loading range of 0–60 phr on the curing characteristics, processability, mechanical properties, and morphology of 75 : 25 natural rubber (NR)/ethylene‐propylene‐diene monomer (EPDM) blends were studied using a conventional vulcanization system. Filler loading and type influence the processability of the blends in which RHA and CaCO 3 offer better processing advantage over silica. The best improvement in the tensile and tear strength and abrasion resistance of the 75 : 25 NR/EPDM blends with additional fillers was achieved when filled with silica. However, RHA and CaCO 3 were better in resilience property compared to that of silica. The RHA filled blends showed higher failure properties and abrasion resistance but lower ozone resistance than that containing CaCO 3 . Scanning electron micrographs revealed that the morphology of the blend filled with silica is finer and more homogenous compared to the blend filled with RHA and CaCO 3 . According to these observations, RHA can be used as a cheaper filler to replace CaCO 3 in rubber blends where improved mechanical properties are not so critical. © 2008 Wiley Periodicals, Inc. J Appl Polym Sci, 2008
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».