Enhancing the accuracy and efficiency of characterizing polymeric cellular structures using 3D-based computed tomography
Notice bibliographique
Résumé
Characterizing the morphology of polymeric foams is crucial for determining their practical applicability. The internal cellular structure of polymeric foams is typically analyzed by 2 D imaging techniques, such as Scanning Electron Microscopy (SEM) and optical microscopy. The problem with these techniques is that their tests are tedious, destructive, and the accuracy of the obtained results is questionable. The objective of this paper is to establish and experimentally verify an efficient 3- dimensional (3 D) Microcomputed-tomography based methodology for reliably estimating and characterizing each of the phases commonly present in multiple types of polymeric foam samples, such as the open, the closed, and the solid phase. A comparative study was carried out between morphology data obtained from 2-dimensional (2 D) analysis and those obtained from 3 D analysis to investigate the reliability of the 2 D analysis results. In this context, the experimental results revealed that by using a 2 D method the open porosity was underestimated at the expense of closed porosity, which in turn was overestimated, while the total porosity was not impacted. Also, visualization of the internal structure of polymer foams by using Micro-CT provides details about the 3 D space which cannot be obtained from SEM images. The analysis of foamed specimen demonstrated that the polymeric foam phases extracted from Micro-CT images were in agreement with the experimentally measured values of total porosity of the samples. In an effort to reduce computational requirements, the effects of reducing data size on the accuracy of results has also been studied by averaging image pixels in 3 D space and the results were compared for multiple types of foam structures. This method reduced the processing time considerably, and yielded comparable porosity values. However, the number of detected pores were lowered due to the inability of this method to detect very small cells after 3 D averaging of image pixels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».