Influence of Melt-Mixing Process Conditions on Mechanical Performance of Organoclay/Fluoroelastomer Nanocomposites
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this study, Cloisite 20A, an organically modified Montmorillonite (Mnt), has been incorporated into Fluoroelastomer (FKM) through melt intercalation technique. Since the nanocomposite preparation method and conditions, and consequently, the resulting morphology play a critical role in the final properties, the effect of different process conditions such as time, temperature, and shear rate on the vulcanization, thermal and mechanical properties have been investigated. The morphology of nanocomposites, prepared at different melt-mixing conditions, was studied using X-ray diffraction (XRD). Rheological, thermal and mechanical behaviors were investigated by moving die rheometer (MDR), thermal gravimetric analysis (TGA), and tensile strength test respectively. Also, the crosslinking density has been measured for the nanocomposites. The best mechanical performance of clay/FKM nanocomposites was attained by optimization of the melt-mixing conditions. We achieved the following enhancements for FKM by clay incorporation: enhancement of tensile strength up to 70 %; elongation up to 94 %; and modulus up to 405 %. Process temperature was found to have a critical role in the final properties of the nanocomposites, while mixing residual time and shear rate had a moderate effect. The most desirable properties and curing behaviors, including highest maximum torques, cure rates, crosslinking densities, fast crosslinking kinetics, high intercalation and best improved tensile strengths, resulted with specific combination of melt-mixing parameters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».