PENGARUH PENINGKATAN KUALITAS SERAT RESAM TERHADAP KEKUATAN TARIK, FLEXURE DAN IMPACT PADA MATRIKS POLYESTER SEBAGAI BAHAN PEMBUATAN DASHBOARD MOBIL
Notice bibliographique
Résumé
Tanaman resam (dicranopteris linearis) merupakan pakis hutan yang hidup di perkebunan karet dan tumbuh hampir diseluruh provinsi di Indonesia. Tumbuhan ini menjalar dan memiliki panjang kurang lebih 7 meter. Penelitian yang sudah dilakukan oleh peneliti lain menunjukkan bahwa penggunaan serat alam sebagai bahan komposit dapat ditingkatkan dengan NaOH. Tujuan penelitian ini adalah untuk mendapat bahan komposit baru, hasil dari perlakuan kimia dengan larutan NaOH terhadap serat resam. Tahapan proses penelitian ini yaitu pembuatan sampel uji, pengujian mekanik dan analisis data. Bahan-bahan untuk pembuatan sampel diantaranya adalah serat, resin Yukalac 157 BQTN-EX, MEKPO sebagai hardener, 5% NaOH dan wax glasses sebagai pencegah menempelnya resin ke cetakan. Benda uji dibuat dengan cara mencampurkan secara acak serat ke resin. Sebelumnya serat sudah dibuat tiga ukuran panjang yaitu: 20 mm, 40 mm, dan 60 mm. Ukuran benda uji dibuat berdasarkan standar uji tarik (ASTM D 638), uji flexure (ASTM D 790) dan uji impact (ISO-179). Nilai paling tinggi uji tarik 30,750 MPa, modulus elastisitasnya 9400 MPa. Nilai maksimum tegangan flexure 138 MPa dan nilai paling tinggi uji impact adalah 54,14 kJ/m2. Kesimpulan dari penelitian ini adalah hasil uji tarik, uji flexure dan uji impact sudah memenuhi standar plastic yang digunakan dashboard mobil.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,003 |
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 ».