Effect of fiber surface treatment of poultry feather fibers on the properties of their polymer matrix composites
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study develops the enabling technology needed to transform the fibers of poultry feather (FPF), a waste product left over after processing poultry in the food processing industry, as reinforcement filler material for manufacturing composite materials. We successfully fabricated composite materials from biopolymers (polylactide, PLA) and FPF that were produced by the extruder system. FPF‐reinforced polypropylene (PP) composites were also compounded and molded and compared to PLA/FPF composite. The composites were evaluated via thermal and mechanical analysis. To enhance the adhesion between the polymer matrix and the FPF, the FPF have been treated with sodium hydroxide, 10% maleinized polybutadiene rubber, and a silane‐coupling agent. X‐ray photoelectron spectroscopy was used to analyze the influence of modifications on the properties of fibers and found that the coupling agent was localized at the surface of the fibers. Thermal behavior of pretreated fibers was also studied by thermogravimetric analysis. All treatments clearly enhanced thermal performance of fibers. This enhancement of fiber properties, along with an improvement in fiber/matrix adhesion, led to improvement in the mechanical properties of the composite materials. It was found that the surface‐treated fiber‐reinforced materials offered superior mechanical properties compared to untreated fiber‐reinforced composite materials. Moreover, morphological studies by the scanning electron microscopy demonstrated that better adhesion between the fiber and the matrix was achieved especially for the surface‐treated fiber‐reinforced composite materials. © 2012 Wiley Periodicals, Inc. J. Appl. Polym. Sci., 2013
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».