Otimização de propriedades mecânicas de misturas ternárias de polipropileno (PP)/borracha de etileno-propileno-dieno (EPDM)/pó de pneus (SRT) sob tração e impacto usando a metodologia da superfície de resposta (MSR)
Bibliographic record
Abstract
A metodologia da superfície de resposta (MSR) é uma coleção de técnicas estatísticas e matemáticas para desenvolver, melhorar e otimizar processos. Neste estudo, a técnica MSR foi aplicada na investigação do comportamento mecânico de diferentes misturas ternárias de PP/EPDM/SRT. Após a mistura apropriada em uma extrusora de dupla rosca co-rotante e a moldagem por injeção, as propriedades mecânicas (resistência à tração e a resistência ao impacto) foram determinadas e usadas como variáveis de resposta. A microscopia eletrônica de varredura (MEV) foi usada para investigar a morfologia das diferentes misturas e interpretar os resultados. Com ferramentas estatísticas específicas, um número mínimo de experimentos permitiu o desenvolvimento de um modelo de superfície de resposta e a otimização das concentrações dos componentes de acordo com o desempenho mecânico. Valores elevados de resistência ao impacto são alcançados (>80 J.m-1) quando, de acordo com as condições experimentais estudadas, a mistura física de PP/EPDM/SRT mantém as proporções de EPDM e SRT em torno de 25%.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".