Characterization of Posidonia oceanica Fibers High-Density Polyethylene Composites: Reinforcing Potential and Effect of Coupling Agent
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the influence of fiber loading and maleated polyethylene (MAPE) coupling agent on the structural, thermal, mechanical, morphological properties, and torque rheology of high-density polyethylene (HDPE) reinforced with Posidonia oceanica fiber (POF) composites. HDPE/POF composites, both with and without MAPE, were manufactured using a two-step process: composite pellets extrusion, followed by test samples injection molding with various POF loadings (0, 20, 30, and 40 wt%). HDPE/POF composites reinforced with higher loading of POF (40 wt%) exhibit superior stiffness, better crystallinity, and higher stabilized torque and mechanical energy (Em) compared to other composite formulations. Therefore, varying the POF loading leads to extrusion and injection processing variations. Furthermore, the coupling agent significantly enhances the tensile strength, ductility, impact strength, crystallinity, stabilized torque, and Em of the HDPE/POF composite. This improvement is due to the enhanced interfacial adhesion between the POF and the HDPE matrix with the addition of the MAPE, as supported by the Scanning Electron Microscopy (SEM) micrographs.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».