Dielectric properties of Boron Nitride and silica epoxy composites
Notice bibliographique
Résumé
Epoxies are widely used materials, especially in high voltage insulation for its mechanical and dielectric properties. Boron Nitride is an attractive filler because of its high insulating properties associated with a high thermal conductivity. Nanometric Silica used as filler is actually widely studied in the literature and enhancement of dielectric breakdown and insulating properties has been shown. Using a combination of these two fillers in an epoxy matrix may produce a new material with improved properties. Samples containing only micrometric filler (Boron Nitride), only nanometric filler (Silica) and both fillers were prepared by gravity moulding. A pure epoxy sample was also prepared to quantify the enhancement properties. Broadband Dielectric Spectroscopy was used to study the influence of nanoparticles on the relaxation mechanisms in the composites. An additional relaxation peak was highlighted for samples containing nanosilica between the local β relaxation, associated with crankshaft motions of the hydroxylether groups, and the main α relaxation, corresponding to glass transition cooperative movements. This relaxation phenomenon was found to be associated with the water bounded at the surface of the silica particles. Further relaxation investigation will be performed to clarify the influence of water, its state and its role.
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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 ».