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Enregistrement W2942744867 · doi:10.1002/pc.25290

Morphological, rheological, and mechanical properties of hybrid elastomeric foams based on natural rubber, nanoclay, and nanocarbon black

2019· article· en· W2942744867 sur OpenAlexaff
Ali Vahidifar, Elnaz Esmizadeh, Ehsan Rostami, Saied Nouri Khorasani, Denis Rodrigue

Notice bibliographique

RevuePolymer Composites · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Foaming and Composites
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialNatural rubberCarbon blackCuring (chemistry)ElastomerNanocompositeNanoindentationRheologyScanning electron microscopeDynamic mechanical analysisCompression moldingTransmission electron microscopyPolymerNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this study, compression molding was used to produce elastomeric nanocomposite foams based on natural rubber (NR) with a hybrid reinforcing system containing organo‐modified nanoscale (NC) and nanocarbon black (NCB). The effect of NC content (0‐10 part per hundred rubber, phr) on the curing behavior, as well as the morphological and mechanical properties of elastomeric foams containing 10 phr of NCB was determined. Transmission electron microscopy and X‐ray diffraction results showed that NC exfoliation occurred at low NC concentration (less than 5 phr), while increasing NC content up to 5 phr led to aggregation. Rheological data revealed that increasing the NC content up to 10 phr gradually changed the curing parameters such as 50% shorter scorch and curing time, two times faster curing rate, as well as higher initial (35%) and final (35%) torque. Scanning electron microscopy analysis also showed that increasing NC content from 0 to 5 phr produced foams with more uniform small cells, while 7 phr of NC changed the foam structure into two areas composed of different cell sizes and different cell densities. Higher NC content (10 phr) led to broken cell walls. With nanoparticles, higher foam modulus (83%) and hardness (104%) were observed. Finally, NC addition was found to improve the NR's thermal and thermo‐oxidative resistance while the sound absorption coefficient was constant.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,189 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations28
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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