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Enregistrement W2889368778 · doi:10.3934/matersci.2018.5.845

Piezoelectric cellular polymer films: Fabrication, properties and applications

2018· article· en· W2889368778 sur OpenAlexaff
Ouassim Hamdi, Frej Mighri, Denis Rodrigue

Notice bibliographique

RevueAIMS Materials Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDielectric materials and actuators
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPiezoelectricityMaterials scienceLead zirconate titanateFerroelectricityPolyvinylidene fluoridePolymerComposite materialFabricationCeramicFerroelectric polymersMicroscale chemistryDielectricOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Piezoelectricity can be defined as the ability of certain materials to provide mechanical–electrical energy conversion. In addition to traditional ferroelectric polymers (such as polyvinylidene fluoride, PVDF) and ceramics (such as lead zirconate titanate, PZT), charged polymer film foams have also shown important piezoelectric activity. In fact, when cellular polymers are exposed to high electrical fields, positive and negative charges are created on the opposite faces of each cell surface. As a result, charged cellular polymers can exhibit ferroelectric-like behavior and may therefore be called ferroelectrets. The piezoelectric effect of these materials is known to be affected by several parameters such as the cellular structure (cell density, shape and size), relative density and elastic stiffness. However, a careful morphology control is mandatory to optimize the piezoelectric response. Ferroelectrets have recently received a great deal of academic and industrial interest due to their wide range of technological applications associated with high piezoelectric constants, low cost, flexibility and low weight. In this paper, an overview of different piezoelectric cellular polymers is presented with recent developments and applications.

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 seuil0,003

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)0,0010,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations46
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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