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Enregistrement W4315476332 · doi:10.1177/0021955x221150863

Autoclave foaming and steam-chest molding of polypropylene/polybutene-1 blend bead foams and their crystallization and mechanical properties

2023· article· en· W4315476332 sur OpenAlexaff
Xiaoqin Lan, Pengke Huang, Yunkai Chong, Fei Wu, Yaozhuo Su, Haibin Luo, Partrick C. Lee, Wenge Zheng

Notice bibliographique

RevueJournal of Cellular Plastics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Foaming and Composites
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceAutoclavePolypropyleneMolding (decorative)Composite materialThermoformingCrystallizationBeadFoaming agentBlow moldingChemical engineeringMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Expanded polypropylene (EPP) foams have showed wide applications in our daily life, such as automotive and packaging. Usually, autoclave foaming combined with steam-chest molding is the main artwork to prepare the high-precision EPP foam products. However, the foaming behavior of EPP and the excessive pressure required for molding still need to be further improved, which is great significance for energy saving and cost saving, etc. Herein, this study finds that adding a certain amount of polybutene-1 (PB-1) into the PP can help to reduce the temperature and pressure required for foaming/molding, and to broaden the foaming temperature. For example, in order to make the foam beads bonding well and with the expansion ratio of 20, the molding pressure should be higher than 2.7 bar for Neat PP foams, but just 1.5 bar for PP/PB-1 mixtures. Moreover, the effects of PB-1 content on the crystallization properties and foaming/molding behaviors of the PP/PB-1 bead foams are illustrated, and then the mechanical properties are also studied. Furthermore, the low-pressure foaming strategy presented here is beneficial for reducing the barriers of energy consumption and promoting the development of new bead foam materials.

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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,439

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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