A multi-criteria decision analysis on injection moulding of polymeric microcellular nanocomposite foams containing multi-walled carbon nanotubes
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, polyamide 6 (PA6)/multi-walled carbon nanotubes (MWCNTs) nanocomposites were foamed using an injection moulding machine. Morphological properties were characterised using X-ray diffraction and scanning electron microscopy (SEM). The samples were produced based on the Taguchi L16 orthogonal array in different processing conditions and variant content of MWCNT. Specific tensile strength (STS) and Rockwell hardness, mean cell size and density were investigated and considered as different criteria for selecting the best sample. Criteria weighting and alternative ranking were performed using analytical hierarchy process and two methods of technique for order of preference by similarity to ideal solution and multi-objective optimisation on the basis of ratio analysis, respectively. The results of the X-ray diffraction test showed 0.85, 0.94 and 1 Å increase in the distance between MWCNT’s walls of nanocomposites containing 0.5, 1 and 1.5 wt-% of MWCNTs, respectively, and SEM test results indicated that an appropriate microcellular structure was achieved. Mechanical properties results show that STS and Rockwell hardness of samples were improved about 147 and 17% by adding 1 and 1.5 wt-% of MWCNTs, respectively. Also, the results of multi-criteria decision-making methods revealed that the alternative number 12 (A-12) is the best alternative. The processing conditions of this sample were: 1 wt-% of MWCNT, holding pressure (HP) time of 4 s and HP of 100 MPa.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».