Thermoplastic silicone elastomer lubricant in extrusion of polypropylene wood flour composites
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A possibility of using a thermoplastic silicone elastomer (TPSE) for reduction of surface defects in the extrusion of wood‐filled metallocene polypropylene (mPP) has been investigated in this work. A capillary rheometer and a single‐screw extruder have been utilized to study the effect of the additive on the extrudate distortions. Maleated syndiotactic metallocene polypropylene was also used as an adhesion promoter in mPP/wood flour composites. At loadings of 50 wt% wood flour in the mPP, the extrudates come out of the die with significant tearing and surface roughness. The surface rupture mechanism is similar to that of sharkskin in neat polymers; however, the defect is much more exaggerated in the case of wood fiber‐filled composites. It was found that TPSE at low concentrations (1 wt%) was able to reduce or even completely eliminate extrudate surface tearing. Increasing the extrusion speed yielded better results. Addition of a coupling agent also provides improvement in the extrudate appearance. © 2007 Wiley Periodicals, Inc. Adv Polym Techn 26:100–108, 2007; Published online in Wiley InterScience ( www.interscience.wiley.com ). DOI 10.1002/adv.20090
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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) | 0,001 | 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 ».