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Enregistrement W4295027262 · doi:10.1002/pen.26126

Low density polyethylene composites based on flax fibers modified by a combination of coupling agent

2022· article· en· W4295027262 sur OpenAlexafffund
Désiré Yomeni Chimeni, Ali Fazli, Charles Dubois, Denis Rodrigue

Notice bibliographique

RevuePolymer Engineering and Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensUniversité LavalPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesNOVA Chemicals
Mots-clésMaterials scienceComposite materialThermogravimetric analysisFlexural strengthComposite numberFiberUltimate tensile strengthMolding (decorative)Scanning electron microscopeIzod impact strength testSurface modificationPolyethyleneCompression moldingMoldChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This investigation proposes a natural fiber surface modification approach based on the use of a system of coupling agents (CAs) to improve the mechanical properties of polymer composites made of flax fibers and low‐density polyethylene. This system combines the coating of the NaOH treated (mercerized) flax fibers by a CA (Epolene C18 [M‐C18]) in a solution under moderated heat (70°C–80°C), followed by the addition of 1% or 3% wt. of another CA (Epolene E43 [M‐E43]) during the injection molding. The comparison between the solution modified and the neat and mercerized flax fibers using scanning electron micrograph (SEM), thermogravimetric analysis (TGA), and density underscored some differences ascribed to the presence of M‐C18 onto the modified fibers. The mechanical properties showed that the combination of solution modification and direct introduction during the injection‐molding step of 1% of M‐E43 was efficient as the corresponding composites exhibited an improvement of 9.1%, 15.9%, and 11.1% of his tensile, flexural, and impact strengths respectively compared to the neat fiber composite. Due to their good impact and flexural strengths, these composites can be suitable for automotive parts such as keyboard.

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 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 enseignants0,221
Score d'incertitude au seuil0,512

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)0,0000,000

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 GPT0,204
Écart entre enseignants0,198 · 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.

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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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