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Enregistrement W3167569605 · doi:10.1002/pc.26166

Experimental and analytical investigation of <scp>3D</scp> printed specimens reinforced by different forms of recyclates from wind turbine waste

2021· article· en· W3167569605 sur OpenAlexafffund
Mazin Tahir, Amirmohammad Rahimizadeh, Jordan Kalman, Kazem Fayazbakhsh, Larry Lessard

Notice bibliographique

RevuePolymer Composites · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceUltimate tensile strengthComposite materialFiberStiffnessPyrolysisPolylactic acidTensile testingModulusPolymerWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Waste from hundreds of thousands of tons of non‐recyclable end‐of‐life wind turbine blades will be generated within the next decades. This work studies the effect of recycled fiber categories on the tensile properties of reinforced polylactic acid (PLA) specimens made by fused filament fabrication 3D printing. Three different fiber categories, that is, virgin, ground, and pyrolyzed, are examined and compared experimentally and analytically using micromechanical models. Tensile tests are performed on different PLA specimens prepared with the three fiber categories and two fiber contents of 5% and 10% per ASTM D638. Compared to virgin fibers, both recycled fibers, that is, ground and pyrolyzed fibers, exhibit higher strength and stiffness values. Ground recycled fibers showed higher ultimate tensile strength compared to the pyrolyzed ones, while higher stiffness values were obtained for pyrolyzed fibers. Single fiber tensile tests, pull‐out interfacial strength tests, thermal analysis, and microscopic imaging are performed to evaluate parameters used in the micromechanical models. The Halpin‐Tsai and Cox models showed good agreement with the experimental modulus results with errors less than 5% for pyrolyzed fibers, while the minimum prediction error was 24.1% for strength results.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 GPT0,205
Écart entre enseignants0,195 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations25
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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