Sustainable and lightweight biopolyamide hybrid composites for greener auto parts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sustainable bio‐based materials have remarkable environmental and health impacts throughout their life cycles. Over the past few decades, green biocomposites have attained rising attraction in the automotive industry, as they can be customized to meet many of its prime requirements. Polyamides are the most common engineering polymers used in the automotive industry due to their desirable properties. This study focuses on improving thermo‐mechanical properties of wood fibre/carbon fibre biopolyamide hybrid composites for automotive applications. Important material properties such as tensile, flexural, and impact strengths along with density, melt flow index, and heat deflection temperature were studied and correlated with their SEM surface morphologies. The composites were produced by melt‐compounding of the fibres and polymers via extrusion and injection moulding. All hybrid composites exhibited greater thermo‐mechanical properties compared to wood fibre composites. Use of a polymer blend of polyamide and polypropylene matrix in the composites further enhanced performance properties of the composites while reducing the costs. The developed hybrid composites had lower densities compared to the existing materials used in some auto parts. The mechanical properties of polymer blend composites, including tensile, flexural, and impact properties were higher than those of polyamide composites. Image analysis showed efficient fibre‐matrix adhesion with good fibre dispersion in the composites. A significant improvement in heat deflection temperature was observed for the hybrid polymer blend composites. The study indicated that the developed hybrid bio‐based composites are promising candidates with light‐weighting potential for automotive structural applications, where high stiffness and thermal resistance are required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».