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Enregistrement W3163782395 · doi:10.18280/rcma.310203

Role of Wood Flour on Physical and Mechanical Properties in Polymer Matrix Composites-A Critical Review

2021· article· en· W3163782395 sur OpenAlexvenueno aff
Lalit Ranakoti, Pawan Kumar Rakesh, Brijesh Gangil

Notice bibliographique

RevueRevue des composites et des matériaux avancés · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWood flourComposite materialMaterials scienceThermosetting polymerFiller (materials)Ultimate tensile strengthPolymerComposite numberFlexural strengthThermoplastic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Green and sustainable material is the utmost prerequisite for the advancement of a healthy society and fulfilling the necessary for the improvement in material science. Naturally obtaining wood flour has the competence to be reinforced as a filler substance in the polymer composite. The present article deals with the usage of wood flour as a filler in the polymer composite. The article comprises properties, characteristics, occurrence, the structure of wood, and the techniques implemented in the manufacturing of wood flour polymer composites. In addition, critical parameters and causes that can bring changes in the properties like tensile, flexural, impact and hardness of polymers are also discussed with the addition of wood flour alone and with nanoparticles. The advantages of using wood flour as a filler in the thermoset and thermoplastic polymers discussed, and its hybridization with various natural fibers was also discussed in the present study.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,257 · 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.

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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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