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Enregistrement W2265235695 · doi:10.4271/2006-01-0507

Cell Nucleation and Growth Study of PP Foaming with CO<sub>2</sub> in a Batch-Simulation System

2006· article· en· W2265235695 sur OpenAlexafffund
Qianyu Guo, Samantha Chang, J. Wang, Chul B. Park

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Foaming and Composites
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNucleationMaterials scienceComputer scienceChemical engineeringThermodynamicsPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="htmlview paragraph">TPO is being used to make automotive parts for its number of advantages: i) low temperature flexibility and ductility, ii) excellent impact/stiffness/flow balance, iii) excellent weatherability, and iv) free-flowing pellet form for easy processing, storage, and handling. However, by foaming TPO, due to its higher rigidity-to-weigh ratio, it would offer additional advantages over the solid counterparts in terms of reduced weight, reduced material cost, and decreased fuel usage without compromising their performance. Since a major component in TPO is polypropylene (PP), understanding PP foaming behaviours is an important step towards understanding TPO foaming. For foam materials, cell density and cell size are two significant parameters that affect their material properties. In this research, we observed the cell nucleation and initial growth behaviours of PP foams blown with CO<sub>2</sub> under various experimental conditions in a batch foaming simulation system. We found that the nucleating agent content, initial temperature, pressure (i.e., gas content), and pressure drop rate during foaming have a significant effect on cell density and cell growth. Based on the experimental results, optimum foaming conditions and effective processing strategies for PP-CO<sub>2</sub> system are suggested.</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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,209 · 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
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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