Effect of fire retardants on mechanical properties of a green bio‐epoxy composite
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT To improve fire retardant behavior of bio‐epoxy resin, composites were prepared with three fire retardants (FRs); ammonium polyphosphate, aluminum trihydrate, and magnesium hydroxide. Fractured surfaces of prepared composites were observed with the scanning electron microscope (SEM). Tensile strength and Charpy toughness were evaluated and analyzed statistically using analysis of variance (ANOVA). Differential scanning calorimetry (DSC) and thermogravimetric analysis (TGA) were used to determine the thermal stability. SEM analysis results revealed fractured surfaces were altered with addition of FRs. Adding FRs can be regarded as a decrease in tensile strength and toughness complemented by improved stiffness. ANOVA analysis showed FR/bio‐resin composites have a statistically significant loss in tensile strength, stiffness, elongation, and Charpy toughness. The DSC results showed the glass transition temperature was not affected significantly by adding FRs and ranged from 66 to 69 °C. TGA showed the initial, midway, and maximum decomposition temperatures for composites and their ability to form improved ash yields compared to pure resin. Aluminum trihydrate and Mg(OH)2 had higher T50 suggesting an increase in thermal stability compared to pure bio‐epoxy. © 2018 Wiley Periodicals, Inc. J. Appl. Polym. Sci. 2019, 136, 47398.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».