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Enregistrement W4200306549 · doi:10.1016/j.jcomc.2021.100222

Hybrid composites with engineered polysaccharides for automotive lightweight

2021· article· en· W4200306549 sur OpenAlexaff
Dinesha Ganesarajan, Leonardo C. Simon, Sandeep Tamrakar, Alper Kızıltaş, Deborah F. Mielewski, Natnael Behabtu, Christian P. Lenges

Notice bibliographique

RevueComposites Part C Open Access · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComposite materialPolypropyleneMaterials scienceGlass fiberFiberFiller (materials)ThermoplasticAutomotive industry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, the objective was to develop hybrid composites combining the semi-crystalline engineered polysaccharide α-1,3-glucan (Nuvolve™) with typical long glass fiber in a polypropylene matrix to optimize specific indicators of performance while also considering environmental attributes. Morphological analyses were conducted in conjunction with the evaluation of mechanical performance of these hybrid composites to gain further understanding of filler-matrix interaction. Optimum loadings of the polysaccharide / glass fiber system were identified as promising alternative to the current glass fiber / polypropylene incumbent material utilized in many commercial application (e.g. by Ford Motor Company for body interior and under-the-hood applications). Formulations with 10/15 (e.g. 10 wt.% polysaccharide and 15 wt.% glass fiber) or 10/20 showed an overall increase of >100% with respect to modulus, strength and impact properties while also demonstrating a density reduction of up to 13%. Interestingly, the life cycle analysis showed that addition of only 10 wt.% polysaccharide was able to save 4,720 liters of fuel for every ton of polysaccharide used in vehicles. Therefore, hybrid reinforced thermoplastic composites offer a balance of engineering and environmental performance to exceed materials in use. These new composites are commercially viable while also advancing the environmental stewardship and eco-efficiency within the automotive industry.

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 seuil0,002

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations27
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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