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Enregistrement W1864605504 · doi:10.1002/pat.3461

Effect of conductive particles on the mechanical, electrical, and thermal properties of maleated polyethylene

2015· article· en· W1864605504 sur OpenAlexafffund
Adel Ramezani Kakroodi, Yasamin Kazemi, Denis Rodrigue

Notice bibliographique

RevuePolymers for Advanced Technologies · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDielectric materials and actuators
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCentre québécois sur les matériaux fonctionnels
Mots-clésMaterials scienceComposite materialPolyethyleneElectrical conductorParticle (ecology)Percolation (cognitive psychology)Ultimate tensile strengthPercolation thresholdElectrical resistivity and conductivity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inclusion of conductive particles is a convenient way for the enhancement of electrical and thermal conductivities of polymers. However, improvement of the mechanical properties of such composites has remained a challenge. In this work, maleated polyethylene is proposed as a novel matrix for the production of conductive metal–thermoplastic composites with enhanced mechanical properties. The effects of two conductive particles (iron and aluminum) on the morphological, mechanical, electrical, and thermal properties of maleated polyethylene were investigated. Morphological observations revealed that the matrix had excellent adhesion with both metal particles. Increase in particle concentration was shown to improve the tensile strength and modulus of the matrix significantly with iron being slightly more effective. Through‐plane electrical conductivity of maleated polyethylene was also substantially improved after adding iron particles, while percolation was observed at particle contents of around 20–30% vol. In the case of aluminum, no percolation was observed for particle contents of up to 50% vol., which was linked to the orientation of the particles in the in‐plane direction due to the squeezing flow. Inclusion of particles led to substantial increase (over 700%) in the thermal conductivities of both composites. The addition of high concentrations of metal particles to matrix led to the creation of two groups of materials: (i) composites with high electrical and thermal conductivities and (ii) composites with low electrical and high thermal conductivities. Such characteristics of the composites are expected to provide a unique opportunity for applications where a thermally conductive/electrically insulating material is desired. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.

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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations13
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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