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Enregistrement W4401088557 · doi:10.18280/acsm.480309

Mechanical and Vibrational Characterization of Reinforced Composite Rubber/Calcium Carbonate for Compressive Optical Sensor Housing

2024· article· en· W4401088557 sur OpenAlexvenueno aff
Hari Pratomo, Sulistyo Sulistyo, Andi Setiono, Bambang Widiyatmoko, Reza Abdu Rahman

Notice bibliographique

RevueAnnales de Chimie Science des Matériaux · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLembaga Pengelola Dana PendidikanUniversitas DiponegoroBadan Riset dan Inovasi Nasional
Mots-clésCharacterization (materials science)Calcium carbonateComposite numberMaterials scienceComposite materialCompressive strengthNatural rubberNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A weigh-in-motion (WIM) sensor is a versatile unit that dynamically monitors the vehicle load, which is suitable for high-mobility traffic.However, the dynamic measurement requires sufficient physical property for the sensor housing in order to maintain the effective reading process and response time.The present work assesses the potential of reinforced silicone rubber as a compressive sensor housing.The reinforcement uses calcium carbonate (CaCO3) and spring wire.The tensile strength of the composite rubber increases up to 56.5% by adding 15 wt% CaCO3.The maximum deflection of the composite is obtained at 12.92 mm at a load of 160 kg, which is higher compared to the rubber (maximum load of 70 kg).The spring within the composite maintains sufficient deflection profile around 180-220 kg, indicating a better mechanical strength.The response time for reinforced composite rubber is less than 200 ms (milliseconds), demonstrating a notable reading performance.Moreover, surface observation through scanning electron microscope (SEM) implies suitable material conformity between rubber and CaCO3, making the proposed method can be taken as a convenient manufacturing method for producing compressive sensor housing.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,270
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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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