In-line ultrasonic characterization of shear dispersion processes of polydisperse fillers in polymer melts
Notice bibliographique
Résumé
Shear break-up processes of polydisperse fractal clusters are investigated by the ultrasound scattering technique. Within the framework of fractal aggregation and the hybrid approach model for polydisperse correlated scatterers, the concept of variance in the local filler concentration is used to derive a new expression for the scattering cross-section for polydisperse fractal aggregates in the Rayleigh scattering regime. Considering the scaling laws for the shear-induced disruption of the clusters, the shear stress dependence of the ultrasound scattered intensity for polydisperse fractal aggregates is also derived. The fractal scattering regime is further discussed for both monodisperse and polydisperse clusters of size larger than the wavelength. In-line ultrasonic measurements for the shear disruption processes of silica fume fillers compounded with polypropylene during extrusion are investigated. A critical disaggregation shear stress is determined and is found to decrease with the filler surface treatment concentration. This stress is representative of the particle adhesiveness and aggregate dispersion in the matrix. This is confirmed by the improvement in impact resistance tests. On the basis of the scaling laws and the self-consistent-field approximation usually used in the microrheological models, the shear-thinning behaviour of silica fume clusters is successfully simulated.
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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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».