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Enregistrement W4296783445 · doi:10.1177/08927057221128186

Effect of microwave heat treatment on physical and mechanical properties of high-Density polyethylene/wood flour/Nano-SiO <sub>2</sub> composites

2022· article· en· W4296783445 sur OpenAlexaff
Amir Amini, Mohammad Farsi, Masoud Ebadi, Fatemeh Maashi Sani, Majid Shahbabaei

Notice bibliographique

RevueJournal of Thermoplastic Composite Materials · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialFlexural strengthWood flourAbsorption of waterFlexural modulusMolding (decorative)Izod impact strength testPolyethyleneHigh-density polyethyleneSwellingCompression moldingMicrowaveHeat deflection temperatureUltimate tensile strengthMold

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study aimed at investigating the impact of Microwave Heat Treatment (MHT) on the physical and mechanical properties of wood flour (WF)/Nano-SiO 2 /High-Density polyethylene composites by varying Nano-SiO 2 loading from 0, 1, 2, and 3% wt with a constant WF loading at 50% wt. By milling the materials in which were firstly mixed in a twin-screw extruder (Brabender® Plasti-Corder®), wood-plastic composites ASTM Standard samples were produced by an injection molding machine. Microwave irradiation with a power of 900 W and a temperature of 85°C for 7 min was applied for post-treatment of WPCs. After applying the microwave treatment, samples were subjected to physical and mechanical tests. The results indicated that increased Nano-SiO 2 loading up to 3 wt% led to increasing the flexural strength and modulus while decreasing the impact resistance, water absorption, and thickness swelling of samples. As such, morphological analyses revealed that MHT increased the flexural modulus and strength, as well as, decreased the impact strength, water adsorption, and thickness swelling of the samples.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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