Tuning High and Low Temperature Foaming Behavior of Linear and Long-Chain Branched Polypropylene via Partial and Complete Melting
Notice bibliographique
Résumé
While existing foam studies have identified processing parameters, such as high-pressure drop rate, and engineering measures, such as high melt strength, as key factors for improving foamability, there is a conspicuous absence of studies that directly relate foamability to material properties obtained from fundamental characterization. To bridge this gap, this work presents batch foaming studies on one linear and two long-chain branched polypropylene (PP) resins to investigate how foamability is affected by partial melting (Method 1) and complete melting followed by undercooling (Method 2). At temperatures above the melting point, similar expansion was obtained using both foaming procedures within each resin, while the PP with the highest strain hardening ratio (13) exhibited the highest expansion ratio (45 ± 3). At low temperatures, the foamability of all resins was dramatically improved using Method 2 compared to Method 1, due to access to lower foaming temperatures (<150 °C) near the crystallization onset. Furthermore, Method 2 resulted in a more uniform cellular structure over a wider temperature range (120-170 °C compared to 155-175 °C). Overall, strong extensional hardening and low onset of crystallization were shown to give rise to foamability at high and low temperatures, respectively, suggesting that both characteristics can be appropriately used to tune the foamability of PP in industrial foaming applications.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».