Optimization of an Industrial Recycling Line: The Effect of Processing Parameters on Mechanical Properties of Recycled Polyethylene (PE) Blends
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This study concerns the optimization of an industrial recycling line; in other terms, this paper aims to find the optimal processing parameters that allow for a decrease in the loss of stress crack resistance (SCR) using a notched crack ligament stress (NCLS) test and an increase in the gain of the elongation at break, flexural modulus, and Izod impact strength of a polyethylene (PE) blend before and after recycling. The recycling line is composed mainly of a mono- and twin-screw extruder and a filtration system. Hence, the research question is as follows: How can we optimize the recycling process, without compromising the mechanical properties of recycled polyethylene (PE) blends? To answer the research question, Taguchi’s design of experiment and grey relational analysis (GRA) for multiobjective optimization was applied. Experiments were performed according to L16 standard orthogonal array based on five process parameters: mono-screw design, screw speed of the mono- and twin-screw extruder, melt pump pressure, and filter mesh size. Based on grey relational analysis (GRA), the optimal setting of process parameters was identified, and a barrier screw and a higher screw speed for both extruders were allowed to have optimal mechanical properties. Furthermore, the analysis of variance (ANOVA) indicated that the mono-screw design and screw speed of the mono- and twin-screw extruder significantly impact the mechanical properties of recycled polyethylene (PE) blends.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle