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Enregistrement W4413128505 · doi:10.1002/pen.70081

Flexible Polyurethane Foams Reinforced With Recycled Waste Tire Material

2025· article· en· W4413128505 sur OpenAlexfundno aff
Y. Nezili, I. El Aboudi, Delong He, A. Mdarhri, Christian Brosseau, Mustapha Zaghrioui, Karine Mougin, Cyril Vaulot, Jinbo Bai

Notice bibliographique

RevuePolymer Engineering and Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer composites and self-healing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité de ParisAgence Universitaire de la Francophonie
Mots-clésMaterials sciencePolyurethaneComposite materialWaste managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We explore the use of ground tire rubber (GTR) powder obtained through water jet pulverization (WJP), referred to as WJP‐GTR, and reveal that its structural parameters play a significant role in controlling the reinforcing properties of flexible polyurethane (PU) foams. Specifically, to improve interfacial adhesion with the PU matrix, we consider chemically treated WJP‐GTR particles either with NaOH (WJP‐GTR NaOH ), KMnO 4 (), or H 2 O 2 (). A series of PU/WJP‐GTR composite foams with varying filler contents (5–20 wt.%) are fabricated via the free‐rising foam method. Here, we explore the influence of the content and chemical treatment of the WJP‐GTR on the mechanical, thermal, and acoustic properties of PU/WJP‐GTR composite foams. Compression tests indicate that significantly enhances the overall stiffness and ultimate compressive strength of the sample containing 15 wt.% WJP‐GTR. Analysis of the acoustic characterization reveals that WJP‐GTR NaOH foams exhibit the highest sound absorption, with a peak acoustic activity of 0.46 at 15 wt.% filler content and enhanced absorption in the low‐frequency range. These findings demonstrate the potential of chemically treated WJP‐GTR as a sustainable reinforcement for flexible PU foams, offering tunable mechanical and acoustic properties suitable for automotive, construction, and aerospace applications.

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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,629

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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