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Enregistrement W4388418008 · doi:10.1021/bk-2023-1454.ch003

Polyurethanes for Shape Memory Foams

2023· book-chapter· en· W4388418008 sur OpenAlexaff
Mohammad Nourany, Majid Mollavali, Narges Mohammad Mehdipour

Notice bibliographique

RevueACS symposium series · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer composites and self-healing
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolyurethaneMicrostructureMaterials scienceShape-memory alloyNanotechnologyCell structureComposite materialBiological system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shape memory polyurethane (SMPU) foams with cellular and porous structure are considered as promising multi-functional polymeric structures that have been used for a wide-spectrum of applications and industries. Numerous studies have focused on the chemistry, formulation and production processes of polyurethane foams (PUFs) and their microstructure-mechanical performance correlation. Despite the extensive early study on the microstructure and the mechanisms involved in the evolution of the PUF cells and their structures, little study and investigation have been made on their shape memory performance (SMP). In this chapter, the general chemistry of PUFs will be briefly discussed, and since the cell opening mechanisms plays a central role on the final PUF structure, application and tuning its mechanical performance, it will be covered in detail. The microstructural evolution of PUFs, the impact of nanoparticles on cell structure and mechanical behavior will also be discussed in detail. Finally, the SMP of polyurethanes (PUs) in general, PUFs and its future prospects will be studied and discussed in detail.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,334
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,215 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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