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Enregistrement W2122681848 · doi:10.1088/0957-4484/23/5/055703

Effects of inter-tube distance and alignment on tunnelling resistance and strain sensitivity of nanotube/polymer composite films

2012· article· en· W2122681848 sur OpenAlexaff
Rubaiya Rahman, Peyman Servati

Notice bibliographique

RevueNanotechnology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon Nanotubes in Composites
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantum tunnellingMaterials scienceCarbon nanotubeComposite numberPolymerConductanceComposite materialPercolation (cognitive psychology)NanotubeElectrical conductorAnisotropyTube (container)Electrical resistance and conductanceCondensed matter physicsOptoelectronicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A model for carbon nanotube (CNT)/polymer composite conductivity is developed, considering the effect of inter-tube tunnelling through the polymer. The statistical effects of inter-tube distance and alignment on the tunnelling are investigated through numerical modelling, to highlight their role in the conductance and piezoresistance of the composite film. The impact of critical parameters, including the concentration, alignment and aspect ratio of the CNTs and the tunnelling barrier height of the polymer is statistically evaluated using a large number of randomly generated CNT/polymer composite films. A numerical model is presented for the tunnelling resistance as a function of CNT concentration and polymer properties, which provides good agreement with the reported conductance in the literature. In particular, for a low concentration of CNTs close to the percolation threshold, we demonstrate how tunnelling dominates the conductance properties and leads to significant increase in the piezoresistance of the composite. This is important for gaining insight into the optimum concentration and alignment of the CNTs in the composite film for applications such as strain sensors, anisotropic conductive films, transparent electrodes and flexible electronics.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,219 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations174
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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