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Enregistrement W7132942509

Self-Reinforced Composites Through the in situ Fibrillation Technology

2023· dissertation· W7132942509 sur OpenAlexfundno aff
Sundong Kim

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2023
Typedissertation
Langue
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Foaming and Composites
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésComposite numberPolypropylenePolymerRheologyPolyethyleneFibrillationAdvanced composite materialsPhase (matter)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,294 · 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
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Résumé présentoui

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