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Enregistrement W2984863580 · doi:10.18280/rcma.290401

Effect of Form Factor and Mass Fraction of Alfa Short Fibers on the Mechanical Behavior of an Alfa/Greenpoxy Bio-composite

2019· article· fr· W2984863580 sur OpenAlexvenueno aff
Aboubakr Amrane, Z. Sereir, Christophe Poilâne, Alexandre Vivet

Notice bibliographique

RevueRevue des composites et des matériaux avancés · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComposite numberMass fractionMaterials scienceFraction (chemistry)Composite materialChemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This experimental study highlights the effect of the geometric form factor (λ=length/diameter) and the fiber mass fraction on the mechanical behavior of an Alfa/Greenpoxy bio-composite.The Alfa stalks, collected in the Djelfa region in the Algeria highlands, were cut into pieces with length of 7 to 10 cm, washed and dried for two days at 70 ° C. Using a knife mill coupled to three sieves (1.6, 2 or 2.5 mm), three categories of short fibers, according to their form factor λ, were obtained.Depending on the incorporated mass fraction (5, 10, 15 or 20 %) and the three form factors λ of the fibers, twelve types of plates were manufactured by hand molding followed by a curing cycle to accelerate the polymerization, reduce porosity and improve the final surface state.The main mechanical characteristics were determined with tensile, bending and shock tests on ISO 3167-type A samples, obtained by laser cutting.The results revealed that the increase of the form factor and the mass fraction gives rise to a significant improvement of the mechanical properties.We conclude that optimal processing conditions will maximize the mechanical properties of Alfa/Greenpoxy bio-composites.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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