Development of novel multifunctional biobased polymer composites with tailored conductive network of micro-and-nano-fillers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Biobased/green polymers and nanotechnology warrant a multidisciplinary approach to promote the development of the next generation of materials, products, and processes that are environmentally sustainable. The scientific challenge is to find the suitable applications, and thereby to create the demand for large scale production of biobased/green polymers that would foster sustainable development of these eco-friendly materials in contrast to their petroleum/fossil fuel derived counterparts. In this context, this research aims to investigate the synergistic effect of green materials and nanotechnology to develop a new family of multifunctional biobased polymer composites with promoted thermal conductivity. For instance, such composite can be used as a heat management material in the electronics industry. A series of parametric studies were conducted to elucidate the science behind materials behavior and their structure-toproperty relationships. Using biobased polymers (e.g., polylactic acid (PLA)) as the matrix, heat transfer networks were developed and structured by embedding hexagonal boron nitride (hBN) and graphene nanoplatelets (GNP) in the PLA matrix. The use of hybrid filler system, with optimized material formulation, was found to promote the composite’s effective thermal conductivity by 10-folded over neat PLA. This was achieved by promoting the development of an interconnected thermally conductive network through structuring hybrid fillers. The thermally conductive composite is expected to afford unique opportunities to injection mold three-dimensional, net-shape, lightweight, and eco-friendly microelectronic enclosures with superior heat dissipation performance.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle