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Enregistrement W2336131993 · doi:10.1117/12.2205905

Robotic extrusion processes for direct ink writing of 3D conductive polyaniline structures

2016· article· en· W2336131993 sur OpenAlexafffund
F. Benjamin Holness, Aaron D. Price

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueConducting polymers and applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFabricationMaterials sciencePolyanilineFused filament fabricationExtrusionInkwell3D printingElectrical conductorFused deposition modelingNanotechnologyPolymerConductive polymerPlastics extrusionComposite materialPolymerization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The intractable nature of intrinsically conductive polymers (ICP) leads to practical limitations in the fabrication of ICP-based transducers having complex three-dimensional geometries. Conventional ICP device fabrication processes have focused primarily on thin-film deposition techniques; therefore this study explores novel additive manufacturing processes specifically developed for ICP with the ultimate goal of increasing the functionality of ICP sensors and actuators. Herein we employ automated polymer paste extrusion processes for the direct ink writing of 3D conductive polyaniline (PANI) structures. Realization of these structures is enabled through a modified fused filament fabrication delta robot equipped with an integrated polymer paste extruder. This unique robot-controlled additive manufacturing platform is capable of fabricating high-resolution 3D conductive PANI and has been utilized to produce structures with a minimum feature size of 1.5 mm. The required processability of PANI is achieved by means of a counter-ion induced thermal doping method. Using this method, a viscous paste is formulated as the extrudate and a thermo-chemical treatment is applied post extrusion to finalize the complexation.

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)0,002
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 enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,740

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0000,001
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 GPT0,255
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations14
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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