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Enregistrement W1992336310 · doi:10.1177/0021955x14539778

Impact of foaming on the broadband dielectric properties of multi-walled carbon nanotube/polystyrene composites

2014· article· en· W1992336310 sur OpenAlexafffund
Mohammad Arjmand, Mehdi Mahmoodi, Simon Park, Uttandaraman Sundararaj

Notice bibliographique

RevueJournal of Cellular Plastics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDielectric materials and actuators
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Innovates - Technology Futures
Mots-clésMaterials scienceComposite materialNanocompositeCarbon nanotubePercolation thresholdMasterbatchPolystyreneBlowing agentCompression moldingDielectricMolding (decorative)Composite numberPolymerElectrical resistivity and conductivityPolyurethane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the impact of foaming on the broadband dielectric properties of multi-walled carbon nanotube/polystyrene (MWCNT/PS) nanocomposites. Different carbon nanotube concentrations were prepared by blending of a 20 wt.% MWCNT/PS masterbatch and pure PS using a twin-screw extruder. A chemical blowing agent was used to foam the nanocomposites in a micro injection molding machine. Compression molding was applied to fabricate unfoamed nanocomposites for comparison purposes. Comparing the dielectric properties of unfoamed and foamed nanocomposites showed that foaming increased the percolation threshold, reduced DC and AC conductivities, widened the insulator–conductor transition window, and reduced the dissipation factor of the MWCNT/PS composites. These were attributed to deteriorated conductive network and inferior dispersion and distribution of MWCNTs coming from the presence of foam cells in the nanocomposites. The obtained results propose foaming as a promising technique to improve the dielectric properties of MWCNT/polymer composites.

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)0,000
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 enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations38
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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