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Enregistrement W3005372053 · doi:10.1002/app.49067

Fabrication of nonextruded recycled rubber–polyethylene composites

2020· article· en· W3005372053 sur OpenAlexafffund
Majid Soleimani, Duncan Cree, L. Raymond Olson, Lope G. Tabil, Satya Panigrahi

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNOVA Chemicals
Mots-clésComposite materialMaterials scienceUltimate tensile strengthNatural rubberPolyethyleneComposite numberMolding (decorative)FabricationVolume fraction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study was conducted to investigate the possibility of one‐stage molding process skipping compounding extrusion for the fabrication of cross‐linked polyethylene (PE)‐ground tire rubber (GTR) composites. The process resulted in a wide range of composites with various properties. Response surface methodology technique based on central composite design was employed with variables: polyethylene content (PE: % per polymer fraction), dicumyl peroxide (DC: % per polymer fraction), molding residence time (RT: min), and filler content (F: % per total mass). A quadratic model was able to significantly describe tensile strength, elongation at break (EB), and impact resistance/energy of the composites as a function of PE, DC, RT, and F. Tensile strength (TS) was positively affected by PE, DC, and RT; however, it was negatively affected by the filler content. Tensile EB and impact resistance of the composites were improved by DC and RT, while reduced by PE and filler increment. Composites with TS, ultimate elongation, and impact resistance of 11.5 MPa, 140%, 244 MJ/m 2 , respectively, were obtained under optimized conditions. The nonextrusion molding process is recommended for the fabrication of PE‐GTR composites due to the higher stiffness/tensile modulus and a slightly lower strength of nonextruded composites compared to the extruded 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 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)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,525

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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