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Enregistrement W4392164852 · doi:10.1177/14658011241234194

Scratch performance of natural rubber and natural rubber composites reinforced with nylon, kevlar, and carbon fabrics

2024· article· en· W4392164852 sur OpenAlexaff
Xin Wang, Shing‐Chung Wong, Xiaosheng Gao, Soon Won Moon, Yongsong Xie

Notice bibliographique

RevuePlastics Rubber and Composites Macromolecular Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTribology and Wear Analysis
Établissements canadiensNational Research Council CanadaSyncrude (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComposite materialMaterials scienceScratchKevlarNatural rubberTearingPenetration (warfare)StiffnessIndentationEpoxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The scratch performance of natural rubber (NR) and fibre-reinforced NR was investigated using a scratch test with acoustic emission (AE). Both maximum penetration depth and maximum tangential force were characterised by two procedures. Procedure 1 applied the corner of a steel cube at face leading orientation. Procedure 2 applied a steel pyramid indenter with a spherical tip at the edge leading orientation. AE was adopted in Procedure 2 for evaluation of cutting damage mode that varied from ploughing/tearing the matrix to cutting both the matrix and fabric. The scratched regions of all specimens were observed using an optical microscope to estimate the damage level and examine damage mechanisms. The results show that scratch resistance improved as fibre content and fibre stiffness increased. The maximum tangential force depended on the damage modes. Two or more fabric layers could further increase penetration resistance, but the damage level is more serious in most cases.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,708
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,001
Tête enseignante GPT0,155
Écart entre enseignants0,154 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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