Green Engineering of Bio-Composites: Impact of Sorghum, Nettle, and Palmyra Fibers on Durability and Strength, pp. 161-172
Notice bibliographique
Résumé
This work systematically investigates the impact of varying fiber contents-Sorghum stalk fiber, Nettle fiber, and palmyra fiber-on the mechanical properties of bio-composites at concentrations of 10%, 20%, and 30%, emphasizing the water absorption (WA) behavior.This study examines the correlation between water absorption and bending behavior, employing response surface methodology (RSM) optimization and analysis of variance (ANOVA) to rigorously evaluate input parameters, such as a 49-day absorption period, fiber type, and fiber content.The results indicate that composites reinforced with nettle fiber exhibit the greatest tensile strength and flexural strength, averaging a stress of 37.28 ± 2.03 MPa and 37.22±1.16MPa at a 10% nettle fiber content, respectively.Nonetheless, an elevation in fiber content results in a reduction of mechanical characteristics and an augmentation in water absorption, exhibiting water absorption ratios of 2%, 3%, and 5% for nettle fiber bio-composites at fiber concentrations of 10%, 20%, and 30%, respectively.The study's reliability is validated by a substantial R-squared coefficient of 0.9888, signifying a robust correlation between predicted and observed outcomes.This thorough study provides significant insights into the effects of differing fiber content on the mechanical performance and water absorption of fiber-reinforced composites.
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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 | 0,000 |
| 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 ».