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Enregistrement W2167611558 · doi:10.6000/1929-5030.2012.01.02.10

Effect of Composition on the Rheological Properties of (PC/ABS) and (PVDF/LDPE) Blends

2012· article· en· W2167611558 sur OpenAlexvenueno aff
Fawaz Deri, M. Hamui, Imad eddin Al-Balaa, Kotiba Hamad, Mosab Kaseem, Refaat I. Nessim

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Solution Chemistry and Modeling · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueRheology and Fluid Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLow-density polyethyleneMaterials scienceComposite materialRheologyShear ratePolycarbonatePolypropyleneDie swellPolyvinylidene fluoridePolymer blendRheometerPolyethylenePolymer chemistryCopolymerPlastics extrusionPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A series of blends of Acrylonitrile-Butadiene-Styrene (ABS) and Polycarbonate (PC) and another series of polyvinylidene fluoride, PVDF, and low density polyethylene, LDPE, were prepared and characterized for some of their rheological properties.The blends of a series were prepared by mixing the components, with different weight % composition, in a molten state using Brabender Plastograph.Visco-elastic parameters were measured using the capillary rheometer (Melt Index 3/80). Die-swelling rate, (B), was determined for different composition samples and correlated with the end pressure drop, (ΔPend), the end correction, (e), the apparent shear rate, (ϒa), the apparent shear stress, (τa), and the length-radius ratio, (L/R). The effects of blending composition on the die-swell rate, (B), the end correction, (e), and the shear strain, (SR) were also studied for the prepared series of blends.

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 enseignants0,414
Score d'incertitude au seuil0,234

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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