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Enregistrement W4414707926 · doi:10.35414/akufemubid.1554702

Farklı Katkıların Poliüretan Köpüklerin Termal ve Akustik Özellikleri Üzerine Etkileri

2025· article· tr· W4414707926 sur OpenAlexaff
Öznur İskender, Sena Arslan

Notice bibliographique

RevueAfyon Kocatepe University Journal of Sciences and Engineering · 2025
Typearticle
Languetr
DomaineEngineering
ThématiqueLaser and Thermal Forming Techniques
Établissements canadiensVancouver Enterprise Forum
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRat modelAnimal modelBiocompatible material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Poliüretan köpüklerin performansını ve işlevselliğini artırmak için katkı malzemeleri sıklıkla kullanılmaktadır. Bununla beraber, katkı malzemesinin seçimi, kullanım miktarı poliüretan köpüğün sahip olduğu diğer özellikleri olumsuz etkilemeden iyileştirilmesi istenen özelliğine göre değişkenlik göstermektedir. Çalışma kapsamında, yarı esnek poliüretan köpüğün, fiziksel özelliklerinden ve akustik performansından ödün vermeden, ısıl iletim katsayısının düşürülmesine yönelik silika aerojel, bentonit ve vermikülit katkı malzemeleri, poliol içerisine poliol’e göre kütlece %1 oranında eklenmiştir. Elde edilen poliüretan numunelerin ısıl iletkenlik ölçümlerinde, katkısız yarı esnek poliüretan köpüğe göre ısıl iletkenlik değerinin aerojel katkısıyla %16,37, bentonit katkısıyla %15,91, vermikülit katkısıyla %17,30 oranında azaldığı görülmüştür. Ses yutum katsayısı sonuçları incelendiğinde, katkı malzemesi ilavesinin yarı esnek poliüretan köpüğün (YEPU) akustik performansını olumlu yönde etkilediği, düşük frekanslarda (160-500Hz) aerojel katkılı YEPU ile yüksek frekanslarda (800-6300Hz) ise vermikülit katkılı YEPU ile en iyi performansın elde edildiği tespit edilmiştir.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,321
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,185 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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'admission1
Résumé présentoui

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