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Enregistrement W2883441222 · doi:10.1088/2058-8585/aad5a4

Rotate-to-bend setup for fatigue bending tests on inkjet-printed silver lines

2018· article· en· W2883441222 sur OpenAlexafffund
Bernhard Huber, Jakob Schober, Michael Kaiser, Andreas Ruëdiger, Christina Schindler

Notice bibliographique

RevueFlexible and Printed Electronics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanomaterials and Printing Technologies
Établissements canadiensHydro-QuébecInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBayerische Forschungsallianz
Mots-clésBendingMaterials scienceComposite material3d printedInkjet printingStructural engineeringMechanical engineeringNanotechnologyEngineeringManufacturing engineeringInkwell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract For the growing field of flexible electronics the performance of fabricated flexible devices during bending deformation has to be investigated in order to guarantee their resilience against small bending radii and bending fatigue. We report on a rotate-to-bend apparatus, which allows for arbitrary sequences of compressive as well as tensile bending and a wide range of selectable bending radii without applying additional strain. The electrical characterization can be conducted simultaneously with high speed measurement. We test the rotate-to-bend device on inkjet-printed conducting paths of Ag nanoparticles and Ag nanowires on various foil substrates. Fatigue bending cycles show that tensile deformation leads to a higher increase in resistance of the printed lines compared to compressive strain. This is caused by the higher tendency of microcracks to form during tensile bending. We also show the high negative impact of the substrate thickness on bending fatigue during full bending cycles. Here, Ag nanowires show superior fatigue behaviour compared to the nanoparticle lines due to their flexible, mesh-like network. The rotate-to-bend apparatus could become an efficient and inexpensive device for the testing of flexible devices.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,256 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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