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Enregistrement W4396812843 · doi:10.1002/app.55651

Characterization of curing status of commercial tire compounds with vein graphite powder and its particle sizes—Experimental and computational study

2024· article· en· W4396812843 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEpoxy Resin Curing Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFaculty of Engineering and Architectural Science, Ryerson University
Mots-clésMaterials scienceGraphiteCuring (chemistry)Composite materialParticle sizeCharacterization (materials science)Chemical engineeringNanotechnologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The use of solid tires in demanding industrial applications, subjected to substantial mechanical loads, poses significant challenges due to heat generation from hysteresis and tread friction. Managing this heat is crucial to mitigate the risk of tire blowouts and layer separation. This research investigates the impact of introducing vein graphite powder, varying in particle size, into a commercially used solid tire compound, both experimentally and computationally. The research findings presented in this paper reveal substantial changes in thermal conductivity, specific heat capacity, rate constant, induction time, and the order of reaction in solid tires. Contemporary industry trends involve predictive methods for monitoring the curing process in tire manufacturing. A tire curing simulation model based on finite (FE) element analysis is developed. FE modeling is favored due to its accuracy and adaptability, especially when dealing with the intricate geometry and multi‐layered, multi‐compound structure of tires. The complex interplay between heat transfer and curing processes is effectively addressed using user subroutines (UMATHT) in commercial FE software like ABAQUS. In this analysis, thermal conductivity, heat capacity, order of reaction, rate constant, and induction time of the commercial tire compound are considered as temperature‐dependent variables. The computational model not only demonstrates its potential to significantly enhance the efficiency and quality of tire manufacturing processes but also contributes to a deeper understanding of the curing behavior of graphite powder‐based solid tire compounds. Consequently, it provides a valuable tool for optimizing tire manufacturing procedures and ensuring the safe and reliable performance of solid tires under demanding operational conditions. This research bridges the gap between the traditional commercial tire compound and the use of vein graphite powder in tire manufacturing and advanced computational methods, facilitating improvements in tire quality and safety.

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.

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 enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,281

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,242 · 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