Reinforcement of maleated polyethylene/ground tire rubber thermoplastic elastomers using talc and wood flour
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Maleated polyethylene (MAPE)/Ground tire rubber (GTR) thermoplastic elastomer with 50 vol % GTR was reinforced by incorporation of talc powder and wood flour. Scanning electron microscopy (SEM) reveals that maleated polyethylene (MAPE) has good compatibility with wood flour, but the adhesion with talc particles is weak. Tensile moduli of MAPE/GTR increase more significantly after inclusion of talc particles compared to wood flour. Prediction of the tensile modulus of hybrid MAPE/GTR/particle composites is successfully performed using a combination of Kerner and Halpin‐Tsai models. Elastic moduli are shown to depend strongly on both aspect ratio and level of particle dispersion in the matrix. Measurement of compression sets shows that elastic recovery of the compounds decreases after addition of solid particles. Samples having better particles/matrix compatibility show higher elastic recovery. Thermogravimetric analysis shows that inclusion of wood flour decreases thermal stability of compounds. Density and hardness of MAPE/GTR are also shown to increase after inclusion of particulate reinforcements. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. J. Appl. Polym. Sci. 2014, 131, 40195.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».