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Enregistrement W2219151855 · doi:10.15376/biores.11.1.1393-1406

Physical and Mechanical Properties of Polypropylene-Wood-Carbon Fiber Hybrid Composites

2015· article· en· W2219151855 sur OpenAlexaff
Djamila Kada, Sébastien Migneault, Ghezalla Tabak, Ahmed Koubaa

Notice bibliographique

RevueBioResources · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComposite materialMaterials sciencePolypropyleneFiberCarbon fiber compositeComposite number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effects of the addition of short carbon fibers (CFs) on the mechanical, physical, and morphological properties of polypropylene (PP) and woodpolypropylene composites (WPCs) were investigated. Hybrid composites (mix of wood and CFs) were manufactured in a two-stage process, pellet extrusion and samples mold injection with varying amounts of poplar wood fiber (0%, 20%, 30%, and 40%) and CFs (0%, 3%, 6%, and 9%), with and without maleic anhydride grafted PP (MAPP) as a coupling agent. The composites were prepared with extrusion blending followed by injection molding. The samples where then tested for mechanical and physical properties, and fractured surfaces where observed with scanning electron microscopy. The results indicated that the addition of CFs to WPCs improved the tensile and flexural strength and the modulus of elasticity but had only a small influence on elongation at break and impact strength. The density of hybrid composites slightly increased with CFs proportion but their water absorption was not affected. Scanning electron micrographs of the tensile fractured specimens showed improved adhesion of CFs and poplar with the PP matrix in the presence of a coupling agent.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,510

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations29
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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