Experiments on Mechanical Properties of Bio-Composite Produced from the Shell of Argan Nuts
Notice bibliographique
Résumé
The argan tree (Argania Spinosa) grows mainly in Morocco.This forest species, also called iron tree, covers about 830000 ha of Moroccan territory.Virtues of this argan oil are multiple: uses for cooking, medicines, or cosmetics.The objective of this work is the valorization of the argan tree, and especially in its shell, which remains poorly exploited and which is sold by the premises at low prices for use as a fuel in the Moorish baths and bakeries.Argan shell is the reinforcement of this bio-composite.For this, the shell is ground, sieved and separated into five different diameters d.Then, the preparations of the three ranges, each of which is composed of proportions (20%, 60%, 20%) of increasing diameter of particles.Each particle range is used as reinforcement in a matrix of urea formaldehyde and water as a non-polluting solvent.Using a traction machine, the Young module and the breaking stress of the three biomaterial ranges were determined.Our results show that the Young module of first range (R1) remains superior to that of other two ranges and also has a high breaking voltage.Then the bending measurements were made by the three-point machine MTS EM Flexion.Our results show that the R1 has a greater bending stress than the other two ranges.
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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) | 0,002 | 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 ».