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Enregistrement W1950035747 · doi:10.1002/mame.201400361

Investigation of Chaotic Mixing for MWCNT/Polymer Composites

2015· article· en· W1950035747 sur OpenAlexaff
Majid TabkhPaz, Mehdi Mahmoodi, Mohammad Arjmand, Uttandaraman Sundararaj, Jingsong Chu, Simon S. Park

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Materials and Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectromagnetic wave absorption materials
Établissements canadiensMicromolding Solutions (Canada)University of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceMixing (physics)Composite materialCarbon nanotubeChaoticNanocompositeElectromagnetic shieldingChaotic mixingEMIElectromagnetic interferencePolymerElectronic engineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A chaotic mixer is developed and optimized in order to overcome challenges associated with mixing polymers with high aspect ratio nano‐particulates. The chaotic mixing system utilizes two cylindrical rotors to uniformly mix multi‐walled carbon nanotubes (MWCNTs) with a thermoplastic. Results of the electrical conductivity and electromagnetic interference (EMI) shielding effectiveness of the chaotic mixed nanocomposites were higher than ones mixed via a commercial HAAKE mixer. MWCNTs’ length was investigated and it was observed that the MWCNTs in chaotic mixed nanocomposites are longer compared to HAAKE mixer. To investigate the effects of MWCNTs’ length on the electrical properties, a 3D electrical model based on random walk method was developed and examined. Obtained results suggest that the chaotic mixer has a higher potential for mixing nano particulates into thermoplastics without breaking the nanotubes and improved electrical properties, compared to other types of melt mixing techniques.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,661

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 GPT0,208
Écart entre enseignants0,192 · 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 tête enseignante, 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

Citations21
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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