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Enregistrement W2163171090 · doi:10.1002/mame.201300473

Hybrid Bio‐Based Composites from UPE/EML Blends, Natural Fibers, and Nanoclay

2014· article· en· W2163171090 sur OpenAlexaff
Mahmoodul Haq, Rigoberto Burgueño, Amar K. Mohanty, Manjusri Misra

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Materials and Engineering · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialToughnessUltimate tensile strengthNatural fiberFiberFracture toughnessMoistureStiffness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hybrid bio‐based composites from blends of petroleum and vegetable oil resins reinforced with natural fibers and nanoclay platelets can lead to synergistic property enhancements from the multi‐scale constituents. Twelve material designs with average hemp fiber content of 30 wt%, varying nanoclay, up to 5 wt%, and epoxidized methyl linseedate (EML), up to 30%, in unsaturated polyester (UPE) were processed and their tensile, impact, and moisture properties were experimentally characterized. The resulting biocomposites displayed synergistic behavior with the effects of bio‐resin addition being complemented by nanoclay and vice versa. Optimal performance with balanced properties (stiffness, toughness, and resistance to moisture absorption) was observed in material systems with 2.5 wt% nanoclay and up to 20% EML. Overall, hybrid biocomposites show promise in applications that require excellent stiffness‐toughness balance.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,173 · 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

Citations9
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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