MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2068465848 · doi:10.4236/jeas.2015.51001

Modeling the Rheological Characteristics of Flexible High-Yield Pulp-Fibre-Reinforced Bio-Based Nylon 11 Bio-Composite

2015· article· en· W2068465848 sur OpenAlexafffund
Robenson Cherizol, Mohini Sain, Jimi Tjong

Notice bibliographique

RevueJournal of Encapsulation and Adsorption Sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensFord Motor Company (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesMitacsUniversity of TorontoFord Motor Company
Mots-clésRheologyMaterials scienceRheometerViscoelasticityComposite numberComposite materialShear ratePulp (tooth)Apparent viscosityShear thinningPolyamideNylon 6Polymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this work was to develop a mathematical model to investigate the rheological characteristics of viscoelastic pulp-fibre composite materials. The rheological properties of High-Yield Pulp (HYP) reinforced bio-based Nylon 11 (Polyamide 11) (PA11) composite (HYP/PA11) were investigated using a capillary rheometer. Novel predicted multiphase rheological-model-based polymer, fibre, and interphasial phases were developed. Rheological characteristics of the compo-site components influence the development of resultant microstructures; this in turn affects mechanical characteristics of a multiphase composite. The main rheological characteristics of polymer materials are viscosity and shear rate. Experimental and theoretical test results of HYP/PA11 show a steep decrease in apparent viscosity with increasing shear rate, and this melt-flow characteristic corresponds to shear-thinning behavior in HYP/PA11. The non-linear mathematical model to predict the rheological behavior of HYP/PA11 was validated experimentally at 200°C and 5000 S-1 shear rate. Finally, predicted and experimental viscosity results were compared and found to be in a strong agreement.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Encapsulation and Adsorption SciencesMême sujetNatural Fiber Reinforced CompositesTravaux en français237 207