Fabrication and characterization of β-poly(vinylidene fluoride)/silane-treated titanium dioxide dielectric nano-composites
Notice bibliographique
Résumé
Dielectric materials are commonly known as electrical insulators that can be polarized under strong electrical field. Currently, emerging dielectric research interests are focusing on nanoparticles mixed polymer based composites, since such materials demonstrated an astonishing increase in dielectric performance when compared to neat polymer matrix, due to the exponential increase in the interfacial area between the nanoparticles and polymer. Such findings infer that particle dispersion plays a critical role for the overall dielectric performance. In this study, we present a continuous manufacturing process consists of extrusion and stretching for Poly(vinylidene fluoride)/silane-treated titanium dioxide (PVDF/silane-treated TiO2) flexible organic/inorganic polymer nanocomposites and the experimental result. Our results show that melt blending process is able to break down both silane treated and untreated micro-size TiO2 agglomerates with extremely well dispersion in PVDF matrix. Follow-up studies and characterizations indicated that the material performances such as dielectric constant and dielectric loss are either similar or surpass the sample prepared via solvent casting and the effects of silane treatment are also discussed. A number of methods was used to characterize the composites, including AFM for dispersion verification and dielectric spectroscopy for dielectric analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».