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Enregistrement W4221086993 · doi:10.1002/pc.26630

Mechanical and water absorption behavior of thermoset matrices reinforced with natural fiber

2022· article· en· W4221086993 sur OpenAlexaff
Manel Haddar, Youssef Ben Slim, Sana Koubaa

Notice bibliographique

RevuePolymer Composites · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialEpoxyComposite numberAbsorption of waterFlexural strengthCompression moldingThermosetting polymerFlexural modulus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this work, we investigate the effect of the Posidonia Oceanica fiber (POF) rate and matrix type on the mechanical properties and water absorption behavior of the produced composites by compression molding process. The obtained results show that the stiffness, strength and hardness of unsaturated polyester resin (UPR)/POF composite increase with POF reinforcement rates. Further, the choice of matrix plays in important role on the flexural properties of the composites. At equal percentage of POF (20 wt%), UPR/20POF composite shows the best flexural modulus compared to Epoxy/20POF composite. By contrast, the maximum deflection of UPR/20POF is approximately three times less important than the Epoxy/20POF composite. In addition, in the case of UPR/POF composite, water absorption tests revealed that the percentage of water content was found to increase with POF content. It was observed that the water absorption pattern of the all formulation of the composites was found to approach the Fickian diffusion behavior. It was also proven that the moisture resistance of UPR/20POF composite is greater than Epoxy/20POF composite. Compared to literature, composite reinforced with higher load of POF (UPR/30POF) exhibits higher dimensional stability, which explains their importance when it will be used for application in humid environment.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,220
Écart entre enseignants0,213 · 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.

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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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