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Enregistrement W1968140052 · doi:10.1122/1.4907743

Rheo-optical response of carbon nanotube suspensions

2015· article· en· W1968140052 sur OpenAlexafffund
Giovanniantonio Natale, Naveen Reddy, Gilles Ausias, Julien Férec, Marie-Claude Heuzey, Pierre J. Carreau

Notice bibliographique

RevueJournal of Rheology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComposite Material Mechanics
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKU Leuven
Mots-clésMaterials scienceCarbon nanotubeRodShear flowRheologyNewtonian fluidCouette flowNanotubeDichroismShear rateRheometerComposite materialMechanicsMolecular physicsOpticsFlow (mathematics)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, the rheo-optical response of multiwalled carbon nanotube (MWCNT) suspensions was analyzed. Dichroism was obtained using a polarization-modulation technique in parallel disks and for the first time for these particles in a Couette flow geometry. MWCNTs were dispersed in a Newtonian epoxy matrix, at different concentrations covering the dilute and semidilute regimes. Measurements of dichroism were performed as functions of shear rate and nanotube concentration. Surprisingly, the ultimate average orientation angle with respect to the flow direction was far from zero degree, even at high Peclet (Pe) numbers in very dilute suspensions. To explain this peculiar behavior, a new model for flexible rods, valid in the dilute regime, is proposed. It is based on the development of Strautins and Latz [Rheol. Acta 46, 1057–1064 (2007)] that considers flexible rods made of beads and connectors. We modified their bending potential that allows only straight rods at equilibrium with a harmonic cosine expression. This simple modification changes drastically the behavior of these flexible particles that exhibit a non-negligible orientation in the vorticity direction under steady state.

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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,299

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations12
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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