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Enregistrement W4410758163 · doi:10.3390/polym17111469

Characterization of Polycarbonate and Glass-Filled Polycarbonate Using Multi-Relaxation Test—Role of Glass Fiber on Viscous Behavior of Matrix in Fiber Composites

2025· article· en· W4410758163 sur OpenAlexafffund
Jingchao Wang, P.‐Y. Ben Jar

Notice bibliographique

RevuePolymers · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Alberta
Mots-clésPolycarbonateMaterials scienceComposite materialGlass fiberRelaxation (psychology)FiberMatrix (chemical analysis)Stress (linguistics)Stress relaxationDeformation (meteorology)ModulusCreep

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The work presented here describes an approach that separates the viscous stress from the quasi-static counterpart for polycarbonate (PC) and its short glass fiber composite (GF-PC), with the aim to characterize the influence of short glass fiber on the viscous behavior of PC as the matrix of GF-PC. A multi-relaxation (MR) test was used for the mechanical testing and a three-branch spring-dashpot model for the data analysis, using a genetic algorithm to establish 100 sets of fitting parameter values that enabled the three-branch model to regenerate the measured stress decay during relaxation. Using the spring modulus Kv,s of the short-term branch in the three-branch model, two groups for these fitting parameter values were established as a function of specimen displacement (named stroke) of GF-PC, one of which shows a trend that is similar to the trend of the corresponding fitting parameters for the pure PC, and thus is believed to reflect the influence of glass fiber on the PC matrix of GF-PC. The study concludes that the short glass fiber increases the short-term viscous stress, but its role on the long-term viscous stress is marginal.

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 enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,966

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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