Investigation of the Effect of Waste Materials on the Properties of the Composite Polymer Prosthetics Limbs
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, the trend to benefit from environmentally friendly waste and recycle it instead of incineration processes that can cause pollution in the environment to have a clean and green environment that is free from pollution and can work for a long time without consumption and damage. This study is designed to manufacture prosthetics limbs from PMMA (polymethyl methacrylate) reinforced with different weight percentages of waste paper layers (0%, 3%, 6%, 9%, and 12%) by the “hand lay” method. The tensile, flexural, impact, compression, and hardness of these composites are tested before and after adding weight percentages waste paper layers to determine the mechanical properties behavior. The average values of all the samples are collected and analyzed by one-way analysis of variance (ANOVA) to interpret the results. When discussing the results of mechanical tests, it is found that the addition (12%-waste paper layers) to (PMMA) increased the average values (tensile, flexural, impact, compression, and hardness) by 142.1%, 532.3%, 146%, 99.2%, and 6.37%; respectively, compared to the mean values of other samples. It is clear from this work there is an improvement in the properties of PMMA after strengthening with waste paper layers.
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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 ».