Polymer ferroelectret based on polypropylene foam: piezoelectric properties prediction using dynamic mechanical analysis
Notice bibliographique
Résumé
Thin polypropylene (PP) foam films were produced by continuous extrusion using supercritical nitrogen (N 2 ) and then charged via corona discharge. The samples were characterized by dynamic mechanical analysis as a simple method to predict the piezoelectric properties of the cellular PP obtained. The results were then related to morphological analysis based on scanning electron microscopy and mechanical properties in tension. The results showed that the presence of a nucleating agent (CaCO 3 ) substantially improved the morphology (in terms of cell size and cell density) of the produced foam. Also, an optimization of the extrusion (screw design, temperature profile, blowing agent, and nucleating agent content) and post‐extrusion (calendering temperature and speed) conditions led to the development of a stretched eye‐like cellular structure with uniform cell size distribution. This morphology produced higher storage and loss moduli in the machine (longitudinal) direction than for the transverse direction, as well as higher piezoelectric properties. The morphological and mechanical results showed that higher cell aspect ratio led to lower Young's modulus, which is suitable to achieve higher piezoelectric properties. Finally, the best quasi‐static piezoelectric d 33 coefficient was 550 pC/N for a cellular PP ferroelectret having a uniform eye‐like cellular structure using N 2 as the ionizing gas inside the cells, while the highest value was only 250 pC/N when air was used. Hence, the value of d 33 can be improved by more than 100% just by replacing air with N 2 as the ionizing gas. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.
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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) | 0,000 | 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 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 ».