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Enregistrement W2097695892 · doi:10.1177/0021955x11420187

Evaluation of porous membrane core elasticity and porous morphology for polypyrrole trilayer actuators

2011· article· en· W2097695892 sur OpenAlexaff
Aaron D. Price, T Gillen, CC Liu, C.L. O'Shaughnessy, HE Naguib

Notice bibliographique

RevueJournal of Cellular Plastics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials sciencePolypyrrolePolyvinylidene fluorideMembraneActuatorComposite materialPolymerDifluorideElectroactive polymersPorosityPolymerization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multilayer electroactive polymer actuators consisting of polypyrrole films electropolymerized on a passive polymer membrane core have been harnessed as a source of simple actuation. As an integral component of the actuator, the membrane plays a vital role in the transport of ionic species and largely dictates the stiffness of the layered configuration, yet in past studies the specification of the membrane has remained largely arbitrary. In this investigation, we use quasi-static and dynamic mechanical analysis to investigate the impact of the mechanical properties of the membrane on the actuation response of polypyrrole-based trilayer bending actuators. Candidate materials with distinctly varied microcellular morphologies are identified and include polyvinylidene difluoride, nylon, and nitrocellulose. The quasi-static stress-strain response and the frequency-dependent viscoelastic nature of the candidates are then evaluated. On the basis of mechanical properties these results indicate that polyvinylidene difluoride membranes are superior to the other candidates for application as trilayer actuator cores. Bis(trifluoromethane)sulfonimide doped polypyrrole actuators with polyvinylidene difluoride cores and nylon cores are then fabricated under various synthesis conditions and their electromechanical actuation behavior is reported.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,479

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations8
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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