MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4200284306 · doi:10.1177/00952443211060400

Thermal, mechanical, and electrical properties of difunctional and trifunctional epoxy blends with nanoporous materials

2021· article· en· W4200284306 sur OpenAlexaff
S. Jeyadevi, S. Sundari, Arunjunai Raj M, Pitchaimari Gnanasekar, Chinnaswamy Thangavel Vijayakumar

Notice bibliographique

RevueJournal of Elastomers & Plastics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEpoxy Resin Curing Processes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceEpoxyNanocompositeDynamic mechanical analysisThermal stabilityNanoporousThermogravimetryComposite materialThermogravimetric analysisFourier transform infrared spectroscopyChemical engineeringPolymerNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the present study, the aim is to synthesize the particulate nanocomposites with difunctional and trifunctional epoxy blend as matrix and synthesized nanoporous materials as fillers. Organic/inorganic hybrid networks were prepared by the novel solvent free method. Viscoelastic, thermal, and electrical properties of di- and trifunctional epoxy and the effect of different nanoparticles in the particulate nanocomposites have been studied by dynamic mechanical analyzer, thermogravimetry (TGA), and dielectric strength. Epoxy mixed with different compositions of TGPAP and particulate nanocomposites by the addition of different types of nanomaterials shows higher storage modulus than the pure epoxy. The addition of TGPAP and nanofillers decreases the thermal stability of epoxy matrix. The evolved gas analysis (TG-FTIR) was also done in order to study the products formed during degradation. An increase in dielectric strength and impact strength (4%) was also observed in the particulate nanocomposites.

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 seuil0,003

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,169 · 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Elastomers & PlasticsMême sujetEpoxy Resin Curing ProcessesTravaux en français237 207