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Enregistrement W2409131009 · doi:10.1002/pc.24093

Tensile properties, thermal conductivity, and thermal stability of short carbon fiber reinforced polypropylene composites

2016· article· en· W2409131009 sur OpenAlexaff
Djamila Kada, Ahmed Koubaa, Ghezalla Tabak, Sébastien Migneault, Bertrand Garnier, Abderrahim Boudenne

Notice bibliographique

RevuePolymer Composites · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFiber-reinforced polymer composites
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialUltimate tensile strengthMaleic anhydridePolypropyleneThermogravimetric analysisThermal stabilityExtrusionCompression moldingThermal conductivityFiberYoung's modulusPolymerChemical engineeringCopolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the morphology, tensile properties, thermal conductivity, and thermal stability of short carbon fiber reinforced polypropylene (CF/PP) composites. CF/PP composites were prepared with varying amounts of short carbon fiber (9, 15, 20, 25, and 30 wt%) in PP matrix with and without maleic anhydride grafting PP as a coupling agent. Samples were prepared by extrusion blending followed by injection molding. Results showed that the addition of CFs significantly improved the tensile modulus and tensile strength of composites by 455% and 168%, respectively, at 30 wt% loading compared with pure PP. Thermogravimetric analysis results indicated that increasing the CF content improved the thermal stability of composites compared with PP. In addition, thermal conductivity increased with increasing CF weight fraction. The microstructural analysis results showed that maleic anhydride grafting PP improved the adhesion between carbon fibers and PP matrix. POLYM. COMPOS., 39:E664–E670, 2018. © 2016 Society of Plastics Engineers

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,179 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations84
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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