A Simple Method to Convert Cellular Polymers into Auxetic Metamaterials
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to present a simple and environmentally friendly process combining low pressure (vacuum) and mechanical compression to convert low-density polyethylene (LDPE) foams into low-density foams (76–125 kg/m3) with negative tensile and compressive Poisson’s ratios (NPR). As a first step, four series of recycled LDPE foams (electronics packaging) with starting densities of 16, 21, 30 and 36 kg/m3 were used to determine the effect of different processing conditions including temperature and pressure. Based on the optimized conditions, the tensile and compressive Poisson ratios of the resulting auxetic foams reached −2.89 and −0.66, while the tensile and compressive modulus of the auxetic foams reached 40 kPa and 2.55 kPa, respectively. The foam structure of the samples was characterized via morphological analysis and was related to the mechanical properties before and after the treatment (i.e., foams with positive and negative Poisson’s ratios). The tensile and compressive properties (Young’s modulus, strain energy, energy dissipation and damping capacity) for these auxetic foams were also discussed and were shown to be highly improved. These auxetic foams can be applied in sports and military protective equipment. To the best of our knowledge, there is only one report on vacuum being used for the production of auxetic foams.
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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 | 0,001 |
| 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 ».