Application of Mixture Experimental Design for Optimizing Skid Resistance and Dirt Pick-up Resistance of Thermoplastic Road Markings
Publish place: دوازدهمین سمینار بین المللی علوم و تکنولوژی پلیمر
Publish Year: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 479
متن کامل این Paper منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ISPST12_525
تاریخ نمایه سازی: 6 اردیبهشت 1396
Abstract:
In this study, formulation of the hot melt thermoplastic road markings was optimized using mixture experimental design, in which the important road marking’s properties were modeled using quadratic model. Binder (rosin ester and hydrocarbon based resins), aggregate (SiO2 with different particle sizes) were selected as the key factors at different levels. Skid resistance value and color difference (ΔE) after exposure to the accelerated weathering conditions and also after dirt pick-up resistance test, were chosen as the main responses in the design. The results showed that the mixture experimental design was an effectual method for optimizing formulation and properties of the hot melt thermoplastic road markings. The results also revealed a good agreement between the proposed model and experimental measurements
Keywords:
Experimental design- Thermoplastic road markings- Skid resistance- Dirt pick upresistance
Authors
A Khadem Hosseini
Color, Resin & Surface Coatings Dept., Iran Polymer and Petrochemical Institute, Tehran, Iran
S.M Mirabedini
Color, Resin & Surface Coatings Dept., Iran Polymer and Petrochemical Institute, Tehran, Iran
R. Hashemi Nasab
Color, Resin & Surface Coatings Dept., Iran Polymer and Petrochemical Institute, Tehran, Iran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :