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Enregistrement W2070450344 · doi:10.1002/mame.200350002

Sheet‐Molded Polyolefin Natural Fiber Composites for Automotive Applications

2003· article· en· W2070450344 sur OpenAlexaff
Muhammad Pervaiz, Mohini Sain

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Materials and Engineering · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialFiberPolyolefinIzod impact strength testFlexural strengthNatural fiberUltimate tensile strengthLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The use of natural fibers as reinforcing filler in thermoplastics is a relatively new application and has great potential in replacing glass fiber products in automotive industry. However, most of the research in this area has been focused primarily on flax fiber. In the first part of the work presented here, hemp fiber non‐woven mats are used exclusively in combination with a poly(propylene) matrix to study the mechanical properties of natural fiber mat thermoplastics (NMT) in the absence of binder. Film stacking was used as the method of preparation. The results show that hemp‐based NMT have comparable or even higher strength properties as compared with conventional flax‐based thermoplastics. A value of 63 MPa for the flexural strength is achieved at a fiber content of 64 wt.‐%. The influence of the compression ratio on the mechanical properties and density of NMT is also reported. A definite increase in strength is observed with increasing compression together with a much more uniform density profile. In the second part of this study, a unique combination of random hemp fibers, non‐woven mats and poly(propylene) films was employed in film stacking to evaluate strength properties and economic implications. The same fiber content (64 wt.‐%) was maintained in the final NMT by replacing 78 wt.‐% of the mats by random fibers. Preliminary tests reveal better mechanical properties especially in terms of impact energy, which is 50 to 100% higher, as compared with different mats‐only/poly(propylene) combinations. Further, a net saving of 40% in fiber cost is anticipated by replacing 78% non‐woven mats with an equivalent amount of random fibers. Overall results of this study indicate that hemp‐based NMT are promising candidates in automotive applications where high specific stiffness is required. Tensile Strength of different NMTs and GMT. magnified image Tensile Strength of different NMTs and GMT.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,200 · 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'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

Citations88
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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