A study on the effects of graphene nano-platelets (GnPs) sheet sizes from a few to hundred microns on the thermal, mechanical, and electrical properties of polypropylene (PP)/GnPs composites
Notice bibliographique
Résumé
Polypropylene (PP) is incorporated with four different grades (H100, M25, M5, and C300) of graphene nanoplatelets (GnPs) via twin screw extrusion followed by injection moulding.The composites' thermal stability, crystallization behaviour, tensile strength, and electrical property are carefully examined.The thermal stability is significantly enhanced with the incorporation of small-sized GnPs as shown by the 11.2% improvement in T 5% (the temperature at which 5 wt% of the mass loss occurs) and 5.1% improvement in T max (the temperature at which the maximum loss rate occurs).The thermal stabilizing effect of fillers can be significantly enhanced when they are well distributed with less aggregation as is the case for small-sized GnPs.The GnPs show a considerable nucleating effect on PP by increasing the crystallization temperature (T c ).The greatest improvement in tensile property is achieved with the use of small-sized GnPs.A 33.0% enhancement in tensile strength and 59.1% improvement of tensile modulus are obtained with the use of C300 and M5, respectively.The significantly increased thermal stability and mechanical property with small-sized GnPs are due to the fact that these smallsized fillers achieve a high degree of dispersion with less agglomeration as shown in the scanning electron microscope (SEM) images.However, the fillers with a large sheet size are still beneficial for purposes concerning electrical conductivity since the lowest percolation is obtained with H100.The greater the size of the GnPs, the smaller the percolation threshold of composites is exhibited.
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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) | 0,001 | 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 ».