A new approach for conductive network formation in electrospun poly(vinylidene fluoride) nanofibers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Conductive nanofibers of poly(vinylidene fluoride) (PVDF) filled with polyaniline (PANi)‐coated multi‐wall carbon nanotubes (MWCNTs) were fabricated using the electrospinning technique. PANi is an intrinsically conductive polymer. The addition of PANi‐coated MWCNTs to PVDF created short conductive strands on the surface of the nanofibers, facilitating the formation of a conductive network in the transverse direction of the nanofibers. Piezoelectricity along with electric conductivity makes these PVDF nanofibers promising for applications such as sensors and actuators. Electrospun PVDF nanofiber mats had higher piezoelectricity than melt‐processed samples produced using traditional polymer processing techniques, such as compression molding. Spectroscopic imaging techniques were employed to study the effects of the filler and processing conditions on the nanofiber structure. X‐ray diffraction, Fourier transform infrared spectroscopy and differential scanning calorimetry results indicated a large increase in the β‐phase crystals of the PVDF nanofibers. This higher content of β‐phase crystals enhanced the piezoelectricity of the nanofibers. © 2015 Society of Chemical Industry
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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 ».