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Enregistrement W3014231579 · doi:10.3390/polym12040771

Enhancing Mixing and Thermal Management of Recycled Carbon Composite Systems by Torsion-Induced Phase-to-Phase Thermal and Molecular Mobility

2020· article· en· W3014231579 sur OpenAlexaff
Ranran Jian, Zhonghe Shi, Haichao Liu, Weimin Yang, Mohini Sain

Notice bibliographique

RevuePolymers · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComposite Material Mechanics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceComposite materialTorsion (gastropod)PolypropyleneComposite numberThermalHeat transferExtrusionMechanicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel torsion screw has been proposed to resolve the inadequate control of mass transfer and the thermal management of two component polymer blends and their carbon fiber composites. The novel torsional screw distinctly introduced radial flow in the torsion screw channel, which is a significant improvement over the flow pattern developed by the conventional screw. The heat transfer and mixing behavior of melt mixtures are enhanced by adapting screws with torsion elements compared with the traditional screw elements. Heat transfer efficacy in the polypropylene-polystyrene bi-phasic extrusion process improved with the increase in torsion element numbers. An increased number of newly designed torsional elements also improved the dispersion of minor phase in bi-phase polypropylene-polystyrene composition and their carbon fiber composites. The unique flow pattern induced by the torsion elements shows a synergistic effect on the melt-phase mass flow and the thermal flow field facilitating phase-to-phase thermal and molecular mobility and enhanced fiber orientation, crystallinity and mechanical properties of composite made from recycled carbon fiber/polypropylene. Microtomographs of recycled carbon fiber demonstrated the extraordinary ability of a torsion screw element to orient carbon fiber in both axial and radial directions.

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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,771

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,218 · 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'admission1
Résumé présentoui

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