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Enregistrement W4389789955 · doi:10.1177/07316844231220708

Long-term water aging of composites with bamboo fiber and montmorillonite filler

2023· article· en· W4389789955 sur OpenAlexaff
Mouad Chakkour, Mohamed Ould Moussa, Ismail Khay, M. Ballı, Tarak Ben Zineb

Notice bibliographique

RevueJournal of Reinforced Plastics and Composites · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialAbsorption of waterUltimate tensile strengthMontmorilloniteComposite numberSwellingScanning electron microscopeFiber

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the degradation mechanisms and mechanical properties of unfilled and montmorillonite-filled bamboo fiber-composites, under long-term water aging (up to 120 days) at room temperature. The main findings show that the water absorption and hydrolysis processes simultaneously occur during aging. The presence of clay fillers (3 wt %) reduces the water absorption content of composites from 18.69% to 15.68% after 120 aging days. However, their moisture absorption rate increases after adding particles. Scanning electron microscope images confirm the development of structural damage induced by the extra-swelling of particles, enabling more water absorption after long-term aging. Interestingly, the unfilled composites lose about 18.7% and 17.94% of their initial tensile strength and modulus after 120 aging days, which is attributed to the swelling/plasticization mechanisms and the chemical degradation at the interface, respectively. However, the tensile strength and modulus of montmorillonite-filled composites drop by 35.78% and 32.47%, respectively. This poor resilience to aging is attributed to the development of microstructural damage. The results of this work provide a clear insight into the long-term mechanical properties of composite materials and shed light on their systematic aging mechanisms, with a view to their application in harsh environments.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,728

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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