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Enregistrement W3009864102 · doi:10.1002/app.49061

Statistical design of sustainable composites from poly(lactic acid) and grape pomace

2020· article· en· W3009864102 sur OpenAlexafffund
Alison Gowman, Arturo Rodriguez‐Uribe, Fantahun M. Defersha, Amar K. Mohanty, Manjusri Misra

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiocompositeUltimate tensile strengthMaterials scienceFlexural strengthIzod impact strength testComposite materialPomaceMaleic anhydridePolylactic acidFlexural modulusLactic acidCompression moldingMolding (decorative)Wood flourComposite numberPolymerCopolymerFood scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Biocomposites from poly(lactic acid) (PLA) and grape pomace (GP) were created via injection molding to examine the effects of GP in a PLA matrix. To optimize the mechanical performance the biocomposites were compatibilized with maleic anhydride grafted PLA (MA‐ g ‐PLA). The objective of this work was to create a model that could accurately predict the mechanical properties of GP/PLA biocomposites. A region of feasibility for the biocomposites was determined using a statistical design of experiments. Linear regression was used to model the mechanical performance and predicted results with an error of 10% for both tensile and flexural strength and 16% for impact strength. The model was verified with a biocomposite of PLA/GP/MA‐ g ‐PLA with a ratio of 62/36/2. This biocomposite had a tensile strength, flexural modulus, and impact strength of 25.8 MPa, 40.0 MPa, and 18.4 J/m, respectively. It was found that a linear model can accurately predict the mechanical properties of PLA/GP/MA‐ g ‐PLA biocomposites.

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 enseignants0,278
Score d'incertitude au seuil0,489

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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