Self-Reinforced Composites Through the in situ Fibrillation Technology
Notice bibliographique
Résumé
Self-reinforced polymeric composite materials are materials where both the reinforcement and matrix are in the same family of thermoplastic materials and therefore have an advantage in recycling after their end-of-life. Due to the relative homogeneity, the system allows to achieve excellent interfaces between the matrix and reinforcement, which is often not possible in conventional composites. While various studies have been conducted with different composite manufacturing methods, in situ generation of a fibrillar minor phase morphology with the fibrillation process has potential to improve the self-reinforced polymeric composite technology. The extremely large interfaces from the fine physical network structure of the minor phase in the matrix would be able to maximize the effects generated from perfect interfaces guaranteed from the homogenous self-reinforced composite system. Furthermore, a large temperature processing window of self-reinforced polymeric composites can expand the versatility of the processing route.This thesis shows that the fibrillation process is highly beneficial to improve mechanical and rheological properties of the cyclic olefin copolymer (COC), polypropylene (PP) and polyethylene terephthalate (PET) self-reinforced polymeric system. In addition, fibrils in the matrix also enhance the foam properties of linear polymer matrix while maintaining high recyclability of the self-reinforced polymeric composite. The improvement of foam properties further leads to decrease thermal conductivity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».