Melt Compounding Based Rotational Foam Molding Technology for Manufacture of Polypropylene Foams
Notice bibliographique
Résumé
This paper is intended to provide an engineering understanding of the technological potentials for processing polypropylene (PP) foams in rotational foam molding. A process proposal, based on the melt compounding material-preparation approach, capable of producing completely foamed, single-layer, single-piece PP products in rotational foam molding, is disclosed in detail. It comprises dispersing a chemical blowing agent (CBA) in the PP matrix using a twin-screw compounder, pelletizing the obtained expandable composition, and then producing foams in an uninterrupted rotational foam molding cycle by using the pre-compounded foamable pellets. Several PP grades were deliberately selected to cover a wide range of melt flow rates (MFR), starting from 5.5 up to 35 dg/min. After the raw materials participating in the study were characterized using thermal analysis instrumentation, different foamable compositions were formulated in order to prepare both 3-fold and 6-fold foamable pellets from each PP grade. The optimal foam processing strategies were identified via a systematic experimental parametric search. Foams with the best cell morphologies were obtained out of the high melt strength PP grades. In addition, the experimental results revealed that the cell morphology of the processed PP foams is not as good as that of respective PE foams. However, the cell morphologies of the PP foams processed by using the melt compounding-based approach demonstrated significant improvements in comparison with those processed by using the dry blending-based approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».