Optimization of natural rubber foams: Effect of foaming agent content and processing conditions on the cellular structure and mechanical properties
Notice bibliographique
Résumé
In the past decades, natural rubber (NR) foams became popular in the automotive, construction and aerospace industries because of their lightweight, flexibility and shock-absorbing properties. The selection of optimal formulation and processing parameters is critical to produce foam with specific properties depending on the application. In this study, the effect of foaming agent concentration, foaming temperature and time on the morphological and mechanical properties of NR foams was investigated. First, increasing the foaming agent content from 5 to 9 phr (parts per hundred rubber) increased the cell size (16%), while decreasing the compression modulus (28%). In the second part, increasing the foaming temperature (145 to 155°C) resulted in larger cell size (163%); while decreasing the cell density (28%), compression modulus (2%), and hardness (1%). In the third part, increasing the foaming time (25 to 45 min) led to smaller cell size (63%) combined with higher cell density (100%), compression modulus (16%), and hardness (3%). Based on all the results obtained, the best NR foam was obtained with 7 phr of foaming agent and produced at 150°C for 35 min leading to superior morphological and mechanical performance: the smallest cell size (25 µm) and the most uniform cell size distribution ( Đ = 1.03) generating the highest compression modulus (3.36 MPa). Finally, the experimental compression results were combined to build a nonlinear regression model to optimize the formulation and processing conditions leading to 6.5 phr of OBSH molded at 150°C for 36 min. The model showed good agreement with a validation test with less than 2% deviation observed for both compression modulus and strength.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».