Determination of Kinetic Parameters and Thermal Characteristics of Epoxy Casuarina Bio Composites
Notice bibliographique
Résumé
By reinforcing casuarina equisetifolia leaf, a flexible bio fibre, in different volume proportions of 4%, 8%, 12%, 16%, and 20% into the epoxy resin, a bio-based composite was produced utilizing the hand layup method. FT IR spectrum was used to verify the production of epoxy casuarina composite. The produced composites have undergone an extensive thermal investigation using Differential Thermal Analysis (DTA), Thermogravimetric Analysis (TGA), Derivative Thermogravimetric (DTG) study and Differential Scanning Calorimetry (DSC) analysis. It has been observed that increasing the percentage of casuarina fibre content enhances the thermal stability of epoxy resin. Horowitz- Metzger (HM), Broido and Coats-Redfern (CR) models were worked and the result revealed that the decomposition of casuarina epoxy composite followed one Dimensional Diffusion Model with coefficient of correlation value close to 1. The thermodynamic parameters including Activation energy (Ea), frequency factor (A), Gibbs free energy (ΔG), entropy (ΔS) and enthalpy (ΔH) of epoxy casuarina composites were found to increase with increase in fibre contents. This makes the composite more suitable for making high performance engineering material for various applications.
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 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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».