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Enregistrement W2102030520 · doi:10.1002/pen.23947

Fatigue properties of vibration‐welded postindustrial waste nylon with glass fibers at room and elevated temperatures

2014· article· en· W2102030520 sur OpenAlexafffund
Y. Zhang, K.T. Lockwood, P. J. Bates, D.L. DuQuesnay

Notice bibliographique

RevuePolymer Engineering and Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensQueen's UniversityRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceUltimate tensile strengthComposite materialFatigue limitGlass fiberWeldingNylon 66Nylon 6Tension (geology)FiberPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of temperature on the tensile and fatigue strength of vibration‐welded and unwelded postindustrial waste nylon 6 reinforced with 30 wt% glass fiber (PIWGF) was experimentally examined, and the results were compared to those obtained from a 30 wt% glass fiber reinforced prime nylon 6 compound (PAGF) from a previous study. Fatigue tests were performed under sinusoidal constant amplitude tension‐tension load at a stress ratio of R = 0.1 and within the frequency range of 2–10 Hz at temperatures from 24 to 120°C. Stress levels from just under the tensile strength down to the run‐out point at 5 million cycles were used. It was found that increasing temperature led to a significant decrease in both tensile strength and fatigue life. For PIWGF, there was ∼20% strength reduction under both static tensile and cyclic loading as compared to PAGF. For both welded and unwelded PIWGF, the endurance ratio; i.e., the ratio of fatigue strength to static tensile strength, was ∼45% regardless of the temperature. The fatigue notch factor (Kf) was between 1.4 and 1.8 for all test temperatures examined. POLYM. ENG. SCI., 55:799–806, 2015. © 2014 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,192
Écart entre enseignants0,180 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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