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Enregistrement W3159914722 · doi:10.1002/fam.2974

Modeling the thermal decomposition and residual mass of a carbon fiber epoxy matrix composite with a phenomenological approach: Effect of the reaction scheme

2021· article· en· W3159914722 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueFire and Materials · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueThermal and Kinetic Analysis
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología
Mots-clésThermogravimetric analysisThermal decompositionEpoxyComposite numberResidualMaterials scienceDecompositionComposite materialCarbon fibersMatrix (chemical analysis)ThermodynamicsChemistryMathematicsOrganic chemistryAlgorithmPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary The thermal decomposition of polymer matrix composites is a complex process involving hundreds of reactions and species, which are often modeled with simplified one‐step schemes. These schemes can be improved by adding intermediate reactions of different nature (competitive, parallel, and consecutive). However, the optimal number and nature of intermediate reactions are rarely discussed. In this paper, several reaction schemes of increasing complexity have been developed to model the decomposition of a carbon/epoxy composite. The kinetic parameters describing each reaction have been extracted from thermogravimetric analysis (TGA) by means of isoconversional methods. The composite mass loss rate and residual mass have been modeled and compared to TGA and tube furnace data. This research shows that adding parallel or consecutive intermediate reactions improves the agreement against TGA data compared to a single‐step model, but only competitive reactions can account for the variation of the residual mass observed in the tube furnace when the heating rate is varied.

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.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,190

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,220 · 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