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Enregistrement W4385986294 · doi:10.29169/1927-5129.2023.19.12

Influence of Microstructure on the Dynamic Behaviour of Polyurethane Foam with Various Densities

2023· article· en· W4385986294 sur OpenAlexvenueno aff
Noureddine Boumdouha, Mohamed Abderaouf Louar

Notice bibliographique

RevueJournal of Basic & Applied Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer composites and self-healing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDirection Générale de la Recherche Scientifique et du Développement Technologique
Mots-clésPolyurethaneMaterials scienceComposite materialMicrostructureScanning electron microscopeDeformation (meteorology)Compression (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polyurethane foam is reinforced with varying proportions of metal loads and other components to increase shock absorption and mechanical impact. The main objective is to develop high-performance polymeric materials based on polyurethane foam developed with different compositions and specific densities. We monitor the growth distances and temperatures of the polyurethane foam in time to reach the optimum formulations. We conduct static compression tests and investigate the effect of drop weight on the deformation of polyurethane foam structures by dropping a weight from a specified height. Dynamic collisions cause deformations of the polyurethane foam structure. After investigating the low weight, we found that polyurethane foams have a good absorption coefficient at certain frequencies. Dynamic stress-strain response curves are used to characterize different stress rates. High-stress levels and similar strains indicate a high resistance to shock. We follow the evolution of microstructure structures by scanning electron microscopy (SEM) to observe deformation and fracture behavior with reversibility and recovery.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,227 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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