MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2159080691 · doi:10.1002/pen.11037

Ethylene copolymers as sintering enhancers and impact modifiers for rotational molding of polyethylene

2002· article· en· W2159080691 sur OpenAlexaff
Bharat I. Chaudhary, E. Takács, J. Vlachopoulos

Notice bibliographique

RevuePolymer Engineering and Science · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Foaming and Composites
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials sciencePolyethyleneComposite materialCopolymerMolding (decorative)Compression moldingEthylene-vinyl acetatePolymerMold

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The objective of this work was to evaluate the effect of blending minor amounts of ethylene styrene Interpolymer or ethylene vinyl acetate (EVA) with polyethylene on cycle times and impact strength in rotational molding. The blends sintered significantly faster than polyethylene. The sintering rates were primarily influenced by the melting points of the minor blend components, and not by differences in melt viscosity and/or elasticity at low shear rate. Blending Interpolymer or EVA with polyethylene resulted in improved environmental stress crack resistance and decreased flexural modulus. In rotational molding, blending Interpolymer or EVA with polyethylene generally resulted in faster bubble removal, more uniform thickness and shorter cycle times. Ductile failure was generally observed at the peak mean failure energy (MFE). The blend containing Interpolymer yielded significantly increased MFE, possibly because the Interpolymer was compatible with polyethylene and was very well dispersed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,630

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,239 · 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.

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
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePolymer Engineering and ScienceMême sujetPolymer Foaming and CompositesTravaux en français237 207