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Enregistrement W2159821781 · doi:10.1002/pc.20455

Effects of polymer molecular weight and filler particle size on flow behavior of wood polymer composites

2008· article· en· W2159821781 sur OpenAlexafffund
Velichko Hristov, J. Vlachopoulos

Notice bibliographique

RevuePolymer Composites · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceDie swellComposite materialMelt flow indexPolyethylenePolymerParticle sizeShear rateParticle (ecology)Filler (materials)RheologyPolystyreneExtrusion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The influence of polymer matrix molecular weight and filler particle size on rheological properties and extrudate distortions of metallocene polyethylene (mPE)/wood flour (WF) composites has been investigated by rotational and capillary rheometers. It was found that at low shear rates smaller filler particles provide higher shear viscosity than the larger sized filler. At high shear rates and WF loadings above 30 wt%, the effect of particle size on the melt flow properties becomes negligible. The relative increase of the storage modulus with decreasing particle size is more pronounced in the case of low molecular weight polymer matrix than that in higher molecular weight polyethylene based composites. The wood filled polyethylenes exhibit extrudate surface defects, which are complex function of the shear rate, polymer matrix molecular weight, and filler particle size. Increasing the shear rate results in pressure oscillations and spurt‐flow. It was also observed that the evolution of the extrudate surface tearing is strongly dependent on the pressure during a single pressure oscillation cycle in the spurt flow regime. POLYM. COMPOS., 2008. © 2008 Society of Plastics Engineers

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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations68
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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