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Enregistrement W6920702498 · doi:10.60692/426a9-xr841

Extrinsic toughening of recycled carbon fibers in polypropylene composites in the absence of plasticity penalty

2022· article· en· W6920702498 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFiber-reinforced polymer composites
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of TorontoUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolypropyleneTougheningComposite numberIzod impact strength testReinforcementCompoundingCarbon fibersSpecific strength

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advanced composite materials used in high-tech fields are widely reinforced with carbon fibers. One of the growing application areas for carbon fibers is their reinforced composites which are used to replace metallic automotive parts. This reduces carbon footprint through weight reduction, which is a strategy pursued globally to reduce the environmental impacts of passenger vehicles. In this study, we assess the reinforcement potential of recycled carbon fibers in a polypropylene (PP) homopolymer with high strength and flowability. The highly crystalline PP homopolymer with low impact properties was used to minimize intrinsic plasticity penalty associated with fiber reinforcement and ascribe the impact strength enhancement solely to extrinsic toughening mechanisms. The reinforced composites are manufactured through extrusion compounding followed by injection molding. Modification of the transition phase connecting the bulk matrix with the bulk carbon fibers led to 78% enhancement in the strength of the composites, compared to the unmodified composites, without any loss in other properties. Compared to a commercial steel bonnet, the compatibilized composites reinforced with recycled carbon fibers exhibited superior specific strength accompanied by ∼87% weight reduction. Morphological analysis showed that all the extrinsic toughening mechanisms are effectively used by the recycled fibers in the reinforced composites.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,193
Score d'incertitude au seuil0,494

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,165 · 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'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
Publié2022
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