Impact of melt impregnation on the color of wood–plastic composites
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The aesthetics of wood–plastic composites (WPCs) can affect the acceptance of the products by consumers. This study was aimed at providing a better understanding of how impregnation variables affect color changes, thereby allowing for the development of an optimal process for WPCs. The effects of impregnation parameters and impregnants on the WPC color were investigated in this study via a screening design. Sixteen runs of resolution IV design for seven factors at two levels were conducted. The seven factors were the ratio of maleated polyethylene in the formulations, the ratio of polyethylenes with different molecular weights, four process factors (vacuum, pressure, time, and temperature), and wood species (red maple and aspen). The studied color parameters included the lightness change, chroma change, hue angle change, saturation change, and total color change. All treatments darkened the wood and increased the chroma values and the saturation. Even though all treatments had an impact on the hue angle, the changes were very small. The wood species, impregnants, impregnation time, and temperature played significant roles in the color change and chroma coordinates. However, no parameter dominated the hue angle change and saturation. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. J Appl Polym Sci 102: 2149–2157, 2006
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».