Processing and MWNT Composition Effects on the Thermal, Electrical and Mechanical Properties of PLA-MWNT Composites
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the processing and its effects and the effect of multiwall carbon nanotube (MWNT) composition on the thermal, electrical and mechanical properties of polylactide (PLA)-MWNT composites. The composite films were prepared by a solvent casting process using two solvents, chloroform and 1,4-dioxane. The dispersion of the MWNTs in PLA was examined using a scanning electron microscope and was found to be more improved when 1,4-dioxane was used as the solvent as compared to chloroform. The thermal characteristics of the composites were examined on Differential Scanning Calorimetry and Thermo-gravimetric Analysis. Composites prepared using 1,4-dioxane had greater improvements in composite decomposition temperature, glass transition temperature and displayed faster crystallization kinetics. The mechanical properties of the composites were tested in uniaxial tension. Composites prepared using chloroform had a lower modulus than composites prepared using 1,4-dioxane. The electrical AC conductivity of the composites was measured over a broad frequency spectrum. Composites prepared using 1,4-dioxane displayed electrical percolation at 0.5 wt.% MWNT in PLA while percolation was absent in 0.5 wt.% MWNT composites prepared using chloroform.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».