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Enregistrement W2806874107 · doi:10.1038/s41598-018-22107-0

Nozzle Shape Guided Filler Orientation in 3D Printed Photo-curable Nanocomposites

2018· article· en· W2806874107 sur OpenAlexaff
Taeil Kim, Ramita Trangkanukulkij, Woo Soo Kim

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceNozzleComposite materialElectrical conductorComposite numberExtrusion3D printing3d printedDielectricFused deposition modelingOptoelectronicsMechanical engineeringBiomedical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Here, we report guided orientation of silver nanowires (AgNWs) in extruded patterns with photo-curable 3D printing technology. A printable conductive composite material composed of polymer matrix and silver nanowires shows significantly varied electrical properties depending on the cross-sectional shape of printing nozzles: flat or circular. The composite is designed to have highly conductive AgNWs and a dielectric polymer matrix like photo-curable methacrylate resin. The dielectric permittivity of photo-curable composite resin with 1.6 vol. % of AgNWs printed through a circular nozzle showed 27. However, the same resin showed much lower permittivity with 20 when it is printed with a flat nozzle. The cross-sectional sample morphology shows that AgNWs printed with a circular nozzle are aligned, and AgNWs printed with a flat nozzle are randomly distributed. A computational simulation of paste extrusion with two different nozzle shapes showed clearly different fluidic velocities at the nozzle exit, which contributes to different fiber orientation in printed samples. A radio frequency identification sensor is fabricated with 3D printed composite using a flat nozzle for the demonstration of AgNW based 3D printed conductor.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,236 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations29
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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