Structural and Conductive Adhesives Enabled by Single-Walled Carbon Nanotubes
Notice bibliographique
Résumé
Adhesives are increasingly being employed as alternatives to mechanical fasteners in aerospace and other engineering applications. While structural adhesives are commonly employed on aircraft, electrical bonding continues to be achieved with rivets as the existing electrically conductive adhesives suffer from low strength due to the high loading (typically 25-30 vol.%) of conductive filler particles. Carbon nanotubes are one of the more attractive candidates for development of multifunctional adhesives for both structural and conductive bonding because of their high conductivity and high aspect ratio. The latter enables creation of conductive pathways at much lower loading (< 1 vol.%) and, therefore, conductivity can be achieved without degrading mechanical performance. Single-walled carbon nanotubes (SWCNTs) offer the highest intrinsic conductivity and aspect ratio as well as the lowest percolation threshold, which is associated with higher conductivity at a fixed loading. In this work, SWCNTs were incorporated at low loading (0.5 - 3 wt%) into an unfilled aerospace-grade epoxy system, to impart electrical conductivity while maintaining structural bonding capability. Mechanical properties of composite-tocomposite joints were evaluated using ASTM-based lap shear and peel tests. Bulk electrical conductivities over 1 S/m were achieved without degrading the joint structural performance in the selected test methods. The mechanical and electrical performance of a SWCNT-modified epoxy adhesive was also studied for aluminumto- aluminum bonding. It was found that the integration of 1 wt% SWCNTs can considerably improve joint Mode I fracture toughness by ~ 35% due to mechanisms such as crack bridging. The electrical resistance of the bondline was also consistent with the electrical conductivity of SWCNT-modified adhesive films (~10-3 S/m), but slightly lower than the bulk electrical conductivity measured on thicker samples.
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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 | 0,000 |
| 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)
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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 ».