Impact of Fiber Morphology and Content on the Thermal Stability, and Mechanical Performance of Maple Wood Fiber‐Polypropylene Composites
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT In recent years, natural‐fiber‐reinforced polymers have gained significant attention due to their sustainability and enhanced properties. This study used Canadian maple wood fiber as reinforcement in a polypropylene (PP). Fiber length and fiber content are known as key factors affecting the properties of the composites. To investigate the effects of fiber length and fiber content on thermal, mechanical, and morphological properties, samples with 5%, 10%, 15%, and 20% fiber content and fiber lengths of 50, 75, and 100 μm were prepared. The DSC results indicated that adding fibers altered the exothermic and endothermic peaks, increased melting points, and decreased crystallization points, with fiber content having a more significant impact than fiber length. TGA showed that fiber reinforcement led to lower thermal stability at lower temperatures but higher stability at elevated temperatures. The tensile tests revealed that increasing fiber content up to 15% improved strength, while a further increase to 20% resulted in a decrease in strength. These results were repeated for the impact test, and the composites containing 20% by volume of fiber showed the lowest impact strength. SEM analysis showed that beyond a certain fiber content, fiber accumulation occurred, negatively affecting mechanical properties.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».