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Enregistrement W2147288652 · doi:10.1177/0731684411412643

Effect of low-profile additives on thermo-mechanical properties of glass fiber-reinforced unsaturated polyester composites

2011· article· en· W2147288652 sur OpenAlexaff
Loleï Khoun, Rehnooma I. Chaudhuri, Pascal Hubert

Notice bibliographique

RevueJournal of Reinforced Plastics and Composites · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEpoxy Resin Curing Processes
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialGlass transitionGlass fiberFlexural strengthVinyl esterThermal expansionShrinkageComposite numberPolymerMonomer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low profile additives (LPA) are thermoplastics particles incorporated into unsaturated polyester (UP) resin in order to improve the surface finish of fiber glass/UP composites by shrinkage compensation. They are widely used in automotive applications where high-quality surface finish is required. In this article, the effect of low-profile additives on the thermo-mechanical properties of resin transfer molded fiber glass/UP panels is investigated. A combination of poly vinyl-acetate and poly methyl-methacrylate additives was tested with three concentrations (0%, 10%, and 40%). The flexural and shear properties were measured by three-point bending and short-beam tests. Thermo-mechanical and dynamic mechanical analyses were performed to measure the coefficient of thermal expansion and the glass transition temperature. The mechanical properties as well as the coefficient of thermal expansion were reduced upon addition of low-profile additives, whereas the glass transition temperature was improved with the content of low profile additives due to a better compatibility of the LPA/UP system.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations9
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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