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Enregistrement W3000512291 · doi:10.1515/hf-2019-0145

Effect of heat treatment on bonding performance of poplar via an insight into dynamic wettability and surface strength transition from outer to inner layers

2020· article· en· W3000512291 sur OpenAlexaff
Demiao Chu, Jun Mu, Stavros Avramidis, Sohrab Rahimi, Zongyuan Lai, Samuel Ayanleye

Notice bibliographique

RevueHolzforschung · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWood Treatment and Properties
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWettingComposite materialMaterials scienceContact angleSurface modificationSessile drop techniqueBond strengthLayer (electronics)AdhesiveChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Heat treatment (HT) is thought to degrade wood surface wettability and cause gluing problems; this study focused on wettability and surface strength of the surface layer on heat-treated wood. The outer and inner surfaces formed by removing the 1-, 2- and 3-mm surface layers of heat-treated poplar on the tangential section were investigated. Dynamic wetting was analyzed according to the sessile drop method. The bonding failure models on different surfaces were also discussed based on both images of macro- and microscopic fracture interfaces. Using Fourier-transform near-infrared spectroscopy (FT-NIR), the cell wall chemistry on both outer and inner surfaces were analyzed. The results showed that the bonding strength of the outer surface was mainly affected by wettability, whereas the surface strength became the key factor for the inner layers. The removal of the first 1 mm of the surface layer enhanced the wetting process and transferred the failure mode from the glue line to the wood itself. FT-NIR revealed that the intensity of the thermal degradation on inner layers was alleviated with the removal depth; wettability and surface strength were enhanced compared with the outer surface. Surface abrasion and hardness declined, decreasing the surface strength and bonding capacity. This study indicates that the bonding of heat-treated wood is truly affected by the surface strength of the inner layers, in addition to the wettability on the outer surface.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,614

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations21
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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