Effects of Recycling on the Mechanical Behavior of Polypropylene at Room Temperature Through Statistical Analysis Method
Notice bibliographique
Résumé
This article reports the effects of recycled material percentage, annealing conditions, and glass fiber percentage on the mechanical behavior of injection molded polypropylene samples. Specimens were prepared with different percentages of recycled material ranging from 0 to 100%. Two groups of samples, i.e., non‐annealed and annealed at 150°C, were tested to investigate annealing effects. The effects of adding fiber (0–7.5%) to specimens was also investigated. It was found that increasing the amount of recycled material improves the material properties in a non‐linear trend. Annealing had a significant positive effect on both non‐fiber‐added and fiber‐added samples: it improved the yield stress of non‐reinforced polypropylene samples by more than 10% and their Young's modulus by about 50%. Fiber‐added materials showed more variability, and adding fiber also improved the Young's modulus and the yield stress of the samples by about 50%. The results indicate that the three factors investigated improved toughness of the injected polypropylene samples; however the effects are not significant. The study findings reveal that using recycled polypropylene has no significant effect on the material properties of polypropylene. POLYM. ENG. SCI., 56:1283–1290, 2016 © 2016 Society of Plastics Engineers
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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 | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».