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Enregistrement W3195836002 · doi:10.1177/14777606211038956

Ground tire rubber/polyamide 6 thermoplastic elastomers produced by dry blending and compression molding

2021· article· en· W3195836002 sur OpenAlexaff
Roberto Carlos Vázquez Fletes, Erick Omar Cisneros‐López, Pedro Ortega‐Gudiño, E. Mendizábal, Rubén González‐Núñez, Denis Rodrigue

Notice bibliographique

RevueProgress in Rubber Plastics and Recycling Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Nanocomposites and Properties
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología
Mots-clésMaterials scienceComposite materialPolyamideUltimate tensile strengthCompression moldingElastomerThermoplastic elastomerNatural rubberMolding (decorative)ThermoplasticPolymerMoldCopolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the addition of ground tire rubber (GTR) into virgin polyamide 6 (PA6) to produce thermoplastic elastomer (TPE) blends. In particular, a wide range of GTR concentration (0–100% wt.) was possible by using a simple dry blending technique of the materials in a powder form followed by compression molding. The molded samples were characterized in terms of morphological (scanning electron microscopy), physical (density and hardness) and mechanical (tension, flexion and impact) properties. The results showed a decrease in tensile and flexural moduli and strengths with GTR due to its elastomeric nature. However, significant increases were observed on the tensile elongation at break (up to 167%) and impact strength (up to 131%) compared to the neat PA6 matrix. Based on the results obtained, an optimum GTR content around 75% wt. was observed which represents a balance between high recycled rubber content and a sufficient amount of matrix to recover all the particles. These results represent a first step showing that a simple processing method can be used to produce low cost PA6/GTR compounds with a wide range of physical and mechanical properties.

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 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 enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,943

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,229 · 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.

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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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