Mechanical and Thermal Properties of Recycled Fishing Net-Derived Polyamide 6/Switchgrass Fiber Composites for Automotive Applications
Notice bibliographique
Résumé
The increasing demand for sustainable materials in automotive applications, coupled with the critical need to address marine plastic pollution, presents an opportunity for innovative material development. This study explores composites made from recycled polyamide 6 (PA6) fishing nets reinforced with switchgrass fibers (0–30 wt%). The composite with 30 wt% switchgrass fibers increased tensile strength by 23% and Young’s modulus by 126% compared to unreinforced recycled PA6, achieving 93% of the tensile strength of commercial automotive-grade neat PA6 and surpassing another grade by 22%. However, higher fiber loading hindered processability, as evidenced by incomplete mold filling and reflected by a decrease in melt flow rate from 19.35 to 8.63 g/10 min. Thermal analysis revealed reduced crystallinity and crystallization temperatures with fiber addition, attributed to restricted polymer chain mobility. While dynamic mechanical analysis demonstrated improved stiffness below the glass transition temperature, scanning electron microscopy indicated optimal fiber-matrix adhesion at up to 20 wt% fiber loading, with aggregation at higher concentrations. These findings establish recycled fishing net-derived PA6/switchgrass fiber composites as a viable alternative to virgin materials in automotive applications, with mechanical properties comparable to commercial grades. Although the composites demonstrate enhanced mechanical strength and modulus, the significant reduction in ductility restricts their use to rigid, semi-structural components where flexibility is not critical. Future research should address processing challenges to enhance fiber dispersion and interfacial adhesion at higher loadings.
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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 | 0,000 | 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 ».