Molecular dynamics simulations of the effect of waviness and agglomeration of CNTs on interface strength of thermoset nanocomposites
Notice bibliographique
Résumé
Most existing molecular dynamics simulations in nanoreinforced composites assume carbon nanotubes (CNTs) to be straight and uniformly dispersed within thermoplastics. In reality, however, CNTs are typically curved, agglomerated and aggregated as a result of van der Waal interactions and electrostatic forces. In this paper, we account for both curvature and agglomeration of CNTs in extensive molecular dynamic (MD) simulations. The purpose of these simulations is to evaluate the influence of waviness and agglomeration of these curved and agglomerated CNTs on the interfacial strength of thermoset nanocomposite and upon their load transfer capability. Two aspects of the work were accordingly examined. In the first, realistic carbon nanotubes (CNTs) of the same length but varied curvatures were embedded in thermoset polymer composites and simulations of pull-out tests were conducted to evaluate the corresponding interfacial shear strength (ISS). In the second, the effect of the agglomerate size upon the ISS was determined using bundles of CNTs of different diameters. The results of our MD simulations revealed the following. The pull-out force of the curved CNTs is significantly higher than its straight counterpart and increases further with the increase in the waviness of the CNTs. This is attributed to the added pull-out energy dissipated in straightening the CNTs during the pull-out process. It also reveals that agglomeration of CNTs leads to a reduction in the ISS and poor load transferability, and that this reduction is governed by the size of the agglomerate. The simulation results were also used to develop a generalized relation for the ISS that takes into consideration the effect of waviness and agglomeration of CNTs of CNT-polymer composites.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».