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Enregistrement W2245090036 · doi:10.4271/2006-01-0004

Performance of Injection Molded Natural Fiber - Hybrid Thermoplastic Composites for Automotive Structural Applications

2006· article· en· W2245090036 sur OpenAlexaff
Suhara Panthapulakkal, Shiang Law, Mohini Sain

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComposite materialMaterials scienceAutomotive industryThermoplastic compositesThermoplasticFiberEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="htmlview paragraph">Use of natural fiber and / or hybrid thermoplastic composites in the automotive industry can provide the advantages of weight reduction, cost reduction and recyclability, in addition to eco-efficiency and renewability compared to synthetic conventional materials. Besides the mechanical performance of the composites, thermal properties, durability, and recyclability of the natural fiber or hybrid composites are also to be investigated to demonstrate their potential candidacy as structural members in automotive applications. The main objective of this research work was to evaluate thermal properties, creep properties, and recyclability of the natural fiber and natural fiber hybrid composites in comparison with 30-40wt% long glass fiber filled thermoplastic composites. Composites were prepared by melt blending the thermoplastic, fiber and compatibilizer followed by granulation and injection molding of the compound into test specimens. Mechanical properties, heat deflection temperature, and creep properties of the composites indicated that natural fiber/glass fiber hybrid composites exhibited improved properties. Bending stiffness of hybrid composites was comparable to that of glass fiber composites. Recycling ability of natural and hybrid composites was found to be better than glass fiber composites.</div>

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,868
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations5
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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