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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 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)0,002
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 enseignants0,396
Score d'incertitude au seuil0,320

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,056
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 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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