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Enregistrement W2999023267 · doi:10.6000/1929-5995.2019.08.08

Investigation of the Hydrolytic Stability of Polyurethane Applied to Vehicle Suspension Components

2020· article· en· W2999023267 sur OpenAlexvenueno aff
Mateus Rigotti, Eveline Bishoff, Douglas Alexandre Simon

Notice bibliographique

RevueJournal of Research Updates in Polymer Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer composites and self-healing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolyurethaneMaterials sciencePrepolymerDifferential scanning calorimetryComposite materialCuring (chemistry)ThermogravimetryChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Process parameters such as temperature and humidity, as well as formulation are the key factors in the manufacture of a polymeric component through a polyurethane prepolymer. These define the reaction kinetics, bonding and the resulting chemical interactions which determine the final characteristics of the material. One of the expected skills of polyurethane, when applied to components used in contact with water, is hydrolysis resistance. Consequently this research focused on exposure of a polymerized TDI (toluene diisocyanate) polyether polyurethane to different proportions of the curing agent, MOCA (4,4'-methylene-bis), in an environment susceptible to reactions with water at 70 °C. In this case, this material is applied in the manufacture of coil spring solid axle with trailing arms and Panhard rod suspension bushings. Mechanical tests and DSC (differential scanning calorimetry), TGA (thermogravimetry) and FT-IR (Fourier transform infrared) evaluations of the samples and prepolymer are conducted for the characterization of the different formulations, showing the negative relationship of the curing agent proportion parameters with the hydrolysis resistance. Here depolymerization of urethane and ether groups, as well as lower retention of yield stress are verified. These findings can subsidize developing predictive models for performance and lifetime of polyurethanes.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,503

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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