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Enregistrement W2560976564 · doi:10.1080/20426445.2016.1204514

Reducing the thickness swelling of a model wood composite by creating a three-dimensional adhesive network

2016· article· en· W2560976564 sur OpenAlexafffund
Wenchang He, Philip D. Evans

Notice bibliographique

RevueInternational Wood Products Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWood Treatment and Properties
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilFPInnovationsBangor UniversityAustralian National University
Mots-clésSwellingComposite materialAdhesiveMaterials scienceComposite numberPolyurethaneVeneerLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wood composites undergo irreversible thickness swelling and strength losses when they are exposed to water, and there is strong interest in developing cost-effective solutions to this problem. We hypothesised that a composite with more adhesive connections in the Z-(thickness)-direction would be less susceptible to thickness swelling. We test this hypothesis using a model composite consisting of perforated veneer that allowed a polyurethane adhesive to create cross-links in the Z-direction. Model composite specimens were submerged in water, air-dried and their irreversible thickness swelling and surface topography were measured. Z-direction cross-links significantly reduced the thickness swelling of both yellow cedar and white spruce specimens, but the inter-connected adhesive network retained its integrity better in spruce than in cedar specimens. Further research is needed to develop practical ways of creating Z-direction cross-links in composites that resemble commercial products, and also to evaluate the effects they have on the mechanical properties of composites.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,277
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,203 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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