Properties of microinjection‐molded polypropylene/graphite composites
Notice bibliographique
Résumé
In this study, polypropylene (PP) composites filled with two different types of graphite particles, that is, flake‐shaped synthetic graphite (SG) and low‐temperature expandable graphite (LTEG), were prepared by melt blending, followed by microinjection molding (μIM). The microparts had three consecutive zones with decreasing thickness along the flow direction (FD). Results showed that, in addition to the larger particle size, the in situ exfoliation of LTEG during melt processing is crucial to the overall enhancement of electrical conductivity when compared with their SG‐containing counterparts, as corroborated by morphology observations. Moreover, the preferential alignment of conductive particles favors the construction of conductive pathways along the FD. The melting and crystallization behavior for PP, PP/LTEG, and PP/SG materials, and samples from each section of the corresponding microparts were evaluated by differential scanning calorimetry. Results indicated that both the addition of graphite particles and the typical thermomechanical history of μIM (i.e., high shearing and cooling rates) experienced in different sections of the three‐step microparts influence the melting and crystallization behavior of the composites. POLYM. ENG. SCI., 59:1560–1569 2019. © 2019 Society of Plastics Engineers
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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 ».