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Enregistrement W7049073108

Natural Fiber Densification for Sustainable Composite Manufacturing

2023· dissertation· en· W7049073108 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolypropyleneNatural fiberPetrochemicalBast fibreComposite numberFiberKenafEnvironmentally friendlySynthetic fiberPelletizing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The need for inexpensive, sustainable, and environmentally friendly materials has significantly increased in recent years as a result of rising environmental awareness. Given the widespread usage of petrochemical plastics, which are frequently reinforced with synthetic fibers to improve their functionality, there is a noteworthy potential for natural fibers to be employed as a feasible substitute in reinforcement applications. When incorporated into a thermoplastic matrix, natural fibers present a structural material that possesses not only strength and other mechanical properties but also demonstrates environmental friendliness due to its renewability. Within the wide range of natural fibers, industrial hemp fiber distinguishes itself as a highly robust and rigid alternative. Hemp fibers provide composite materials with distinct characteristics that are comparable to those exhibited by conventional synthetic fiber composites. \nThis research focused on developing hemp fiber-reinforced polypropylene composite materials. The pelletization of hemp fibers was a crucial step in this research, which aimed to improve their ease of handling, storage, and feeding in extruders along with polypropylene pellets. The present research also extensively investigated the impact of different variables on the mechanical properties of hemp pellets and the subsequent composites. These variables included the use of different particle sizes, the use of additives to enhance fiber dispersion in composites, the application of coupling agents, the alkali treatment of hemp fibers, different composition mixes of bast and hurd fibers, and a comparative analysis of composites prepared with hemp fibers obtained from different suppliers from different countries such as USA, Canada, and Paraguay. \nThe research revealed a noteworthy correlation between the size of fibers and the overall performance of the composite material. The flexural modulus exhibited a steady upward trend as the size of fibers increased from 1 mm to 3 mm, whereas the tensile modulus reached its highest point with a 1.5 mm fiber size. The use of wax additives did not yield any significant impact on the mechanical properties of the composites. Moreover, by performing NaOH treatment of hemp fibers, the moisture absorbance of fibers was reduced and composites with NaOH-treated fiber demonstrated enhanced mechanical properties in comparison to composites with untreated fibers. However, composites with MAPP coupling agent exhibited better properties than NaOH-treated fiber composites. A comparison of different proportions of bast and hurd fibers in the pellets and composites showed that an increase in bast fiber concentration correlated with an increase in mechanical properties. \nThese above-mentioned findings function as a guiding principle for customizing polypropylene composites reinforced with hemp fiber to meet specific performance requirements. Lastly, a comparison between glass fiber and hemp fiber reinforced polypropylene composite was made and it was found that composites reinforced with 20% hemp fiber exhibited superior flexural and tensile properties than 10% glass fiber 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,001

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 GPT0,224
Écart entre enseignants0,215 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
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