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Enregistrement W4404887661 · doi:10.1002/marc.202400274

Auxetic Closed Cell Nylon Foams Produced by Vacuum and Mechanical Compression (VMC)

2024· article· en· W4404887661 sur OpenAlexaff
X. Chen, Denis Rodrigue

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Rapid Communications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCellular and Composite Structures
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAuxeticsMaterials scienceComposite materialUltimate tensile strengthDifferential scanning calorimetryCompressive strengthScanning electron microscopeModulusCompression (physics)Dynamic mechanical analysisPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This research presents a method to convert a conventional Nylon closed cell foam, with a density of 48 kg m − 3 , into auxetic metamaterials with densities ranging between 68 and 138 kg m − 3 . The samples are produced by applying vacuum and mechanical compression techniques. The study reports on the effect of processing parameters such as vacuum time, temperature, and mechanical pressure. Under optimized conditions, the resulting auxetic foams exhibit a tensile Poisson's ratio as low as −0.86, while the minimum compressive Poisson's ratio for the same sample reached −0.16. Based on morphological analyses via scanning electron microscopy (SEM), structural changes induced by the treatment are determined to relate with tensile and compressive properties, including modulus and strength, as well as the analysis of the stress level for different strains. The characterizations also include differential scanning calorimetry (DSC) and dynamic mechanical analysis (DMA) for the Nylon foam before and after conversion. These findings underscore the potential applications of these auxetic foams in sports and military protective gears, as well as energy dissipation systems.

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)0,000
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 enseignants0,421
Score d'incertitude au seuil0,858

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,198 · 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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