Conversion of low density polyethylene foams into auxetic metamaterials
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cellular polymers, such as polyethylene foams, are commonly used in the packaging industry. These materials have short service life and generate a high volume of waste after use. In order to valorize this waste and produce added‐value applications, it is proposed to convert these materials into highly efficient energy absorption structures. This was done by modifying the original cellular morphology of the foams (spheroidal or polygonal) into a re‐entrant structure to produce auxetic materials. This work presents an optimized process combining mechanical compression and solvent vapor evaporation‐condensation leading to low density foams (77–200 kg/m3) having negative Poisson's ratios (NPR). Three series of recycled low density polyethylene (LDPE) foams with an initial density of 16, 21, and 36 kg/m3were used to optimize the processing conditions in terms of treatment temperature, time, and pressure. From all the samples prepared, a minimum Poisson's ratio of −3.5 was obtained. To further characterize the samples, the final foam structure was analyzed to relate with mechanical properties and compare with conventional foams having positive Poisson's ratios. The results are discussed using tensile properties and energy dissipation which were shown to be highly improved for auxetic foams. Overall, the resulting foams can be used in several applications such as sport and military protection equipment.
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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 ».