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Enregistrement W2141794447 · doi:10.3968/j.ans.1715787020130601.1630

Effects of Silica Ceramic Particle Sizes on the Properties of Recycled Polyethylene Composites

2013· article· en· W2141794447 sur OpenAlexvenueno aff
Johnson Olumuyiwa Agunsoye, Segun Isaac Talabi, Victor Sunday Aigbodion, Agunsoye J. Olumuyiwa

Notice bibliographique

RevueAdvances in natural science/Advances in natural sciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTribology and Wear Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialCeramicPolyethyleneFactorial experimentFiller (materials)Composite numberParticle (ecology)Particle sizeMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Particulate filled polymeric composites are becoming attractive because of their wide applications and lower production cost. To evaluate the possibility of using waste silica based ceramic materials as reinforcing filler in recycled polyethylene (PE) composite, the effect of  ceramic (PC) particle sizes on the mechanical, wear and thermal behaviours of polyethylene (PE) composites were investigated at  (2wt% filler) and grain sizes (40µm-150µm). The wear behaviour was characterized using analysis of variance (ANOVA) and linear regression to determine the main and interactive effects of the process parameters such as speed, load and time on the wear behaviour of the fabricated PE-PC composites. Test results show that the decreasing the ceramic particles 150µm-40µm improved the mechanical, wear and thermal properties of the recycled polyethylene (PE) composites. Factorial design of the experiment can be successfully employed to describe the wear behavior  of the samples and developed linear equation for predicting wear rate with in selected experimental conditions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,232 · 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.

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

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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