Thermal aging behavior and lifetime prediction of industrial elastomeric compounds based on styrene–butadiene rubber
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This work describes the thermal aging behavior of three industrial elastomeric compounds based on styrene–butadiene rubber (SBR) reinforced with carbon black. Samples were exposed to thermo‐oxidative aging at temperatures ranging from 70 to 120°C for durations between 14 and 365 days. The tensile and hardness tests were performed on the samples to determine changes in their mechanical properties. Upon aging, hardness and 100% modulus increased, while elongation at break decreased for all three samples. The results showed a significant decrease in elongation at break and an increase in hardness and modulus with prolonged aging time and higher temperatures. For instance, the elongation at break of the three types of samples decreased by approximately 50% in less than 90 days at 70°C, whereas at 120°C, this same level of degradation occurred in less than 2 days. These significant changes were correlated with increased brittleness and reduced flexibility of SBR composites. Swelling tests confirmed an increase in crosslink density due to aging. Laser scanning confocal microscopy revealed surface roughness and defects, attributed to oxidation, crosslinking, and the evaporation of low molecular weight components. Lifetime prediction methods, including the Arrhenius equation and time–temperature superposition (TTS), were applied to estimate the service life of the materials. The Ahagon plot was utilized to understand the aging mechanisms, revealing a transition from crosslinking‐dominated degradation to chain scission processes at higher temperatures and longer aging times. Highlights Thermal aging makes SBR compounds more brittle and less flexible over time. The hardness and stiffness of SBR compounds increase with aging temperature and time. Aging increases crosslink density, confirmed by swelling tests. Increased surface roughness and defects due to oxidation and crosslinking. The aging mechanism shifts from crosslinking to chain scission at higher temperatures.
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 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 | 0,001 | 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 ».