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Enregistrement W4401948810 · doi:10.6000/1929-5995.2024.13.08

Mechanical and Dynamic Mechanical Characterization of Epoxy Composites Reinforced with Casuarina Leaf Bio Fibre

2024· article· en· W4401948810 sur OpenAlexvenueno aff
R. Nalini Suja, B. Sridevi

Notice bibliographique

RevueJournal of Research Updates in Polymer Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceEpoxyComposite materialCasuarinaCharacterization (materials science)Dynamic mechanical analysisPolymerBotanyNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the influence of casuarina leaf biofibre on the mechanical and morphological characteristics of epoxy resin composites. Composites were prepared using the hand-layup method, incorporating varying volume fractions of the biofibre (4%, 8%, 12%, 16%, 20% and 24% v/v). Mechanical and dynamic mechanical tests were carried out to assess the impact of the biofibre on the composite material. Mechanical testing revealed significant enhancements in tensile strength of 29.2 MPa, particularly at a biofibre volume fraction of 12% and the composite with the highest impact and flexural strengths measured at 2621 J/m2 and 41.1 MPa, respectively for the 16%v/v fibre loading. Dynamic mechanical analysis (DMA) results demonstrated improved viscoelastic properties attributed to the presence of the biofibre. Scanning electron microscopy (SEM) examination of tensile tested samples provided insights into interfacial bonding and filler dispersion within the composite matrix. Overall, the findings highlight the potential of casuarina leaf biofibre to enhance specific mechanical properties and viscoelastic behaviour of epoxy casuarina composites. Optimizing the biofibre volume fraction offers possibility to tailor composite properties for specific application requirements. This research advances the development of bio-based composite materials, contributing valuable insights for the creation of sustainable and high-performance engineering materials.

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 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)0,003
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,471

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,307 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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