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Enregistrement W6981045969

Development of a New Product Using Fibres from Recycled Tires

2023· report· en· W6981045969 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2023
Typereport
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMicrostructure and mechanical properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrumb rubberPolyesterNatural rubberDirtCushioningProduct (mathematics)Hydraulic pressureCompaction
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reliable Tire Recycling (RTR) tasked Team 2 to develop a recycling method for a synthetic fibre by-product produced by their tire recycling process. This by-product is made from a heterogenous mixture of short fibres such as polyester and nylon and contains significant amounts of impurities like dirt and crumb rubber. RTR expressed interest in using the by-product to create a new parking curb that would supersede their current model. They requested that the new design be light enough for a single person to carry, be able to withstand all-year Winnipeg weather, and can hold up during interactions with vehicles (i.e., collisions, rollovers, etc.). Team 2 proposed a new parking curb that incorporates the fibre by-product into RTR’s existing rubber mixture, paired with a redesigned form that meets the specified design objectives. The redesign includes underside cavities as well as reduced length for weight and material reduction. The proposed curb would be composed of 22% fibre by-product by mass, which was mixed directly into the rest of the ingredients (70% crumb rubber, 7.5% hydraulic binder, 0.5% water) to create test specimens for material evaluation. The mixture was formed by compressing it with 1700 psi of pressure and baking it at 100 °C. Other compositions were tested as well, including a control composition, 5% fibre by-product, 12% fibre by-product, RTR’s existing curb and two existing market options. The density of each test specimen was calculated first, and that density was used to determine the weight a proposed curb would be if it was made using each composition. All compositions containing fibre would result in a curb weight under the 35 lb design objective. The test specimens were evaluated by uniaxially compressing them according to ASTM standards. This test showed that the addition of fibre by-product, as well as applying higher pressure in the material creation process made the material deform less under load. All specimens containing fibre deformed less than 50% under the design load of 100 psi, passing the design objective. All specimens were then subjected to thermal testing, where they were exposed to extreme hot and cold temperatures (+75 °C and -80 °C respectively). After exposure, each was inspected for deformation and then hit with a metal rod at 21.7 km/hr to evaluate how it responded to impact force. All specimens passed, as none degraded noticeably post temperature exposure and all withstood the impact. A digital curb was then constructed using the 22% fibre by-product mixture, which was then subjected to 100 psi of pressure on the top face. The digital curb deformed a maximum of 8%, passing the deformation design objective. After analyzing the test results Team 2 recommended that RTR make several changes to their current mode of production. It was recommended that RTR increase the pressure used to manufacture curbs and begin introducing the fibre by-product into their curb mixture, starting with 22% replacement of crumb rubber for increased strength and reduced waste to landfill. It was also recommended that RTR adopt a curb design similar to the one proposed by Team 2 for weight, material, and cost savings.

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 enseignants0,418
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,149 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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