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Enregistrement W2778328448 · doi:10.1002/pen.24788

Effect of glass bead size and content on the thermomechanical properties of polyethylene composites

2017· article· en· W2778328448 sur OpenAlexafffund
Désiré Yomeni Chimeni, Étienne Vallée, Luca Sorelli, Denis Rodrigue

Notice bibliographique

RevuePolymer Engineering and Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceComposite materialLow-density polyethylenePolyethyleneCompression moldingUltimate tensile strengthParticle sizeComposite numberDynamic mechanical analysisCreepIzod impact strength testPolymerMold

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work investigates the effect glass bead size (80 < Φ < 120 μm and 170 < Φ < 325 μm) and content (0, 20, 40, and 60 wt%) on the properties of virgin and recycled polyethylene (LDPE) composites. In particular, the composites were produced by simple dry‐blending and compression molding. From the samples produced, a morphological analysis was used to explain the properties of the composites in terms of physical, thermal, and mechanical properties. The results showed that the main failure was particle pull‐out due to poor interfacial adhesion. As expected, the density, tensile modulus, and storage modulus increased with glass content, while creep and recovery substantially decreased. In all cases, smaller particle sizes had a more important effect on the composite behavior due to their higher specific surface area. Overall, significant difference was observed between virgin and recycled LDPE due to the presence of contamination in the latter. Nevertheless, the results show that virgin polyethylene can be substituted by recycled polyethylene reinforced by glass particles, especially when smaller sizes are used and these materials can find applications as indoor or outdoor floor tiles. POLYM. ENG. SCI., 58:1826–1836, 2018. © 2017 Society of Plastics Engineers

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,230

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations9
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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