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Enregistrement W2086908499 · doi:10.1002/pc.22319

Preparation and properties of polyester nanocomposites: Effects of mixing

2012· article· en· W2086908499 sur OpenAlexaff
Mahmoud Rajabian, Hamid Piroozfar, Mohammad Hosain Beheshty

Notice bibliographique

RevuePolymer Composites · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Nanocomposites and Properties
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceThermosetting polymerMixing (physics)NanocompositeComposite materialViscoelasticityMicrostructureThermoplasticPolyesterDispersion (optics)NanoparticleNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A multistep mixing technique to manufacture highly intercalated/exfoliated nanocomposites of layered silicates in thermosetting resins was developed and successfully tested up to 9% nanoparticle content. We investigated the influences of mixing conditions on linear and nonlinear viscoelastic properties of processed clays and polyester suspensions. The effects of shear and mechanical mixing on the state of dispersion and microstructure of the cured nanocomposites were examined by the XRD and TEM techniques. Transient viscosities and linear viscoelastic data for the nanocomposites demonstrated significant enhancement by increasing speed and time of mechanical mixing. The solid state characterization techniques confirm mixed to highly exfoliated and delaminated microstructures were attained by the proposed method. Our observations indicate that the multistage mechanical mixing following a stationary step can be used to produce thermosetting and thermoplastic nanoparticles with the improved properties. POLYM. COMPOS., 2012. © 2012 Society of Plastics Engineers

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)0,000
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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,657

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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