Impact of lignin filler on mechanical properties and anisotropic behavior of compression moulded glass/polypropylene long fibre thermoplastics
Notice bibliographique
Résumé
Glass Long Fibre Thermoplastics (LFTs) are becoming increasingly popular as lightweight, high-performance recyclable materials. This trend has also led to greater interest in the use of biomaterials, such as bio-fillers like lignin, to help reduce the carbon footprint of petroleum-based polymer composites. To evaluate the impact of the bio-filler (Kraft lignin) on the mechanical properties of glass-reinforced polypropylene (glass/PP) LFTs, specimens were extracted from 4 mm flat plaques manufactured through a compression moulding process. The study examined three different weight percentages of lignin: 0%, 14%, and 21% while keeping the glass fibre content constant at 30% by weight. Quasi-static tensile and shear tests were conducted to analyse the mechanical properties of the material. Additionally, in order to investigate anisotropy, samples were tested in two material orientations, namely, 0° and 90° material directions which will be precisely defined in this paper. Specimens from both the charge and flow regions were tested to assess their effect on the mechanical properties of the LFT material. The findings revealed that tensile strength decreased with increasing lignin content for the 0° orientation. Specifically, at 21% lignin content, the reduction in strength was notably higher at 36%, compared to just a 15% decrease observed with 14% lignin content. In the 90° material direction, a slight increase in tensile strength was noted for the 14% lignin content when compared to the 0% lignin condition. In the 0° orientation, strength consistently reached up to 100 MPa for samples from both the charge and flow regions, whereas the 90° orientation exhibited tensile strengths of up to 43 MPa. In the 0° orientation, samples from the flow region demonstrated higher tensile strength than those from the charge region. Conversely, in the 90° orientation, the charge region samples surpassed the flow region samples in strength by approximately 66% for the 0% lignin condition. The influence of the filler material on shear strength was found to be minimal for 14% lignin specimens and a slightly higher reduction of approximately 10% - 15% in the case of 21% lignin specimens. This study provides essential material characterisation, enabling more accurate numerical and analytical modelling of LFT composite materials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».