Improving the Abrasion Resistance of “Green” Tyre Compounds
Notice bibliographique
Résumé
Since the introduction of "Green Tyres" in the early 90's, the use of silica as a reinforcing filler, along with a silane coupling agent, has spread and grown worldwide. The greatest advantage of using silica over carbon black as a reinforcing filler in a tyre tread compound is that a lower rolling resistance is achieved, while maintaining good wet traction. However, a previous study has shown that the wear resistance of a silica filled epoxidised natural rubber (ENR) compound was not as high as those of conventional Oil Extended Styrene Butadiene rubber (OESBR) and NR/BR compounds used in passenger car and truck tyre treads. In this work, with the aim of improving abrasion resistance, the effect of blending Butadiene rubber (BR) into a silica filled ENR compound was studied. Blends with 0 to 30 phr BR were prepared in a Polylab Haake internal mixer. The rheological properties of the compounds were measured using a Mooney viscometer and Oscilating Disc Rheometer. The hardness, tensile strength and DIN abrasion resistance were also measured. The results showed that the ENR/silica compound properties such as tensile strength and hardness were as good as those of the conventional compounds. However, the most important finding was that abrasion resistance increased significantly with BR content, exceeding that of the conventional compound at BR:ENR ratios of greater than 20:80.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».