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Enregistrement W4410104973 · doi:10.1016/j.coco.2025.102447

Exploring the effect of lignin as a filler on the mechanical properties and anisotropic nature of Glass/Polypropylene LFTs manufactured via direct compounded compression moulding (LFT-D)

2025· article· en· W4410104973 sur OpenAlexafffund
Tarun Khapra, Sajjad Dehghanpour, Reza Beigpour, William Altenhof

Notice bibliographique

RevueComposites Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Research FoundationUniversity of Windsor
Mots-clésFiller (materials)PolypropyleneMaterials scienceComposite materialLigninAnisotropyCompression (physics)Chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Glass Long Fibre Thermoplastics (LFTs) are becoming increasingly popular as lightweight, high-performance recyclable materials. This trend has also led to greater interest in the use of biomaterials, such as bio-fillers like lignin, to help reduce the carbon footprint of these petroleum-based polymer composites. This study investigated the influence of lignin bio-filler on the mechanical properties of glass-reinforced polypropylene (glass/PP) LFTs. Three lignin weight percentages (0%, 14%, and 21%) were evaluated while maintaining 30% glass fibre content. Tensile and shear tests were conducted on samples from both charge and flow regions of compression-moulded plaques, considering 0°, +45°, -45° and 90° material directions. Fracture surface analysis was conducted by utilising a Scanning Electron Microscope (SEM) to understand the failure mechanisms and structural behaviour under mechanical stress. The results indicated a decrease of up to 36% in tensile strength with increasing lignin content in the 0° direction, which was particularly significant at a lignin content of 21%. The 0° direction consistently exhibited higher tensile strength in the range of 70 MPa to 100 MPa than the 90° material directions followed by +45°, -45°. Shear strength remained largely unaffected for 14% lignin content, with an approximately 10% drop for 21% lignin content samples. SEM analysis revealed distinct failure mechanisms across the different material directions (0°, +45°, -45°, and 90°). This study provides essential material characterisation, enabling more accurate numerical and analytical modelling of these materials with a lightweight, low-cost filler.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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