Evaluation of the effects of soda-lime-silica glass with rice husk ash as an additive on the hardness behavior
Notice bibliographique
Résumé
Demand for eco-friendly materials increases each year due to their excellent properties, which has proved to contribute to developing a sustainable environment. One of the promising raw materials in producing Glass is rice husk, a waste product from paddy harvesting, containing about 90% of silica. Rice husks are usually burnt in an open area and contribute to severe air pollution problems. In this research, Soda-Lime-Silica Rice Husk Ash (SLRHA) glass which is a new combination of soda-lime silicate (SLS) glass and rice husk ash (RHA), was developed for building glass and window application. The hardness properties of the developed SLS-RHA glass system are presented in this paper. These glasses were investigated to determine the effect of RHA addition on the physical properties of SLS glass. The experimental works using RSM have successfully identified the significant factors and optimized the responses. Based on the Rockwell hardness test, the outcomes demonstrated that the glass sample contained 29.84% weight SLS and 0.06% weight RHA. The result indicated that crack propagation was increased with the increasing addition of RHA, which causes an increase in cracks and voids due to the creation of more debonding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».