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Enregistrement W3013741321 · doi:10.3390/polym12030729

Properties of Poplar Fiber/PLA Composites: Comparison on the Effect of Maleic Anhydride and KH550 Modification of Poplar Fiber

2020· article· en· W3013741321 sur OpenAlexaff
Zhaozhe Yang, Xinhao Feng, Min Xu, Denis Rodrigue

Notice bibliographique

RevuePolymers · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesChina Scholarship Council
Mots-clésMaterials scienceComposite materialMaleic anhydrideComposite numberFiberPolylactic acidUltimate tensile strengthNatural fiberAdhesionPolymerCopolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To improve the interfacial adhesion and dispersion of a poplar fiber in a polylactic acid (PLA) matrix, maleic anhydride (MA) and a silane coupling agent (KH550) were used to modify the poplar fiber. The poplar fiber/PLA composites were produced with different modifier contents. The mechanical, thermal, rheological, and physical properties of composites were investigated. A comparison of different natural fiber modifications on the properties of composites was also analyzed. The results showed that both MA and KH550 could improve the interfacial adhesion between the poplar fiber and PLA, resulting in the enhanced mechanical properties of the composite, with 17% and 23% increases of tensile strength for 0.5% MA and 2% KH550, respectively. The thermal properties of the composites were improved at 6% KH550 (a 9% enhancement of T90%) and decreased at 0.5% MA (a 6% decrement of T90%). The wettability of the composites obtained a 11.3% improvement at 4% KH550 and a 5% reduction at 4% MA. Therefore, factors such as mechanical properties, economic efficiency, and durability should be carefully considered when choosing the modifier to improve the property of the composite.

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations42
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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