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Enregistrement W2025271099 · doi:10.1002/app.39713

Investigation of a postprocessing method to tailor the mechanical properties of carbon nanotube/polyamide fibers

2013· article· en· W2025271099 sur OpenAlexafffund
Geneviève Palardy, David Trudel‐Boucher, Pascal Hubert

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon Nanotubes in Composites
Établissements canadiensNational Research Council CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsMcGill University
Mots-clésMaterials scienceCarbon nanotubeComposite materialCompoundingExtrusionPolyamideElongationPolymerNanotubeModulusUltimate tensile strength

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The incorporation of carbon nanotubes to thermoplastic fibers can potentially improve mechanical, thermal and electrical properties. In this article, a methodology to tailor the mechanical properties of carbon nanotube/nylon fibers is presented. Multiwalled nanotubes (MWNT) were combined to polyamide 12 through melt compounding and twin‐screw extrusion. Pellets containing between 0 and 5.0 wt % MWNT were extruded and subsequently melt spun with a capillary rheometer to produce filaments. To further promote the alignment of the polymer chains and MWNTs, postdrawing parameters were systematically investigated: temperature, drawing speed and elongation. The best improvements in terms of elastic modulus and yield strength were measured at 140°C and 500% elongation, whereas drawing speed was shown to have a negligible effect. It was confirmed through electron microscopy and X‐ray diffraction that these enhancements were mainly induced by the alignment of the polymer chains along the fibers' axis. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. J. Appl. Polym. Sci. 130: 4375–4382, 2013

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)0,002
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,386

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations6
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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