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Enregistrement W2249206412 · doi:10.4271/2010-01-2028

The Effect of Fiber Loading and Chemical Treatment on Mechanical and Thermal Properties of Jute Biocomposites

2010· article· en· W2249206412 sur OpenAlexafffund
Satya Panigrahi

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesForeign Affairs and International Trade CanadaMinistry of Agriculture - Saskatchewan
Mots-clésMaterials scienceThermalComposite materialFiber

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">This article summarizes an experimental study on the mechanical and thermal properties of high density polyethylene (HDPE) compression molding jute biocomposites. Various type of chemical treatment such as NaOH, silane treatment etc are performed to improve the adhesion between the fibers and the HDPE matrix. Variations in fiber percentage, fiber size are maintained as a function of mechanical properties and thermal properties are studied. Mechanical strength of composite shows that composites with silane and NaOH treated exhibit more mechanical strength than untreated composites. Mechanical properties are assessed by tensile, flexural and hardness test and thermal properties are assessed by melting temperature. From the result obtained, thermal characteristics of the composites can be conclude that composites made with NaOH and silane treatment of fiber exhibit more melting temperature compare to untreated one but not significantly. The morphology of the fiber is also examined using scanning electron microscope (SEM).</div></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)0,001
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 enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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