Modelling of effective thermal conductivity of polymer matrix composite foams with biaxially aligned filler networks
Notice bibliographique
Résumé
Recent research revealed potentials to develop polymer matrix composite foams filled with thermally conductive filler network as light-weight thermal management materials. Since polymeric foams are commonly used for thermal insulation, the concept of thermally conductive polymer matrix composite foams seems to be counter-intuitive, and the underlying factors that govern polymer matrix composite foam’s effective thermal conductivity ( k eff ) were not clear. In this context, this paper develops new models to predict polymer matrix composite foams’ k eff and to elucidate the dependence of k eff on their cellular morphology. Linear low density polyethylene–hexagonal boron nitride composite foams were used as case examples to verify the model. The model demonstrated that the composite foam’s k eff would be promoted when the volume expansion was over a threshold percentage. At low hexagonal boron nitride loadings (e.g. 10 vol.%) and fixed cell size, linear low density polyethylene–hexagonal boron nitride foams’ k eff increased with volume expansion percent through an increase in cell population density. Constrained foaming with preferential expansion in the heat flow direction also enhanced their k eff .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».