Piezoelectric property improvement of polyethylene ferroelectrets using postprocessing thermal‐pressure treatment
Notice bibliographique
Résumé
In this work, biaxially stretched polymer foams with well‐defined cellular structures were prepared from polyethylene via blown‐film extrusion and subjected to corona charging to produce a piezoelectric response. The charging parameters were first optimized in terms of charging voltage and needle distance, as well as the gas type and pressure to investigate their effect on the piezoelectric coefficient (d33). The results show that samples charged under nitrogen (N2) at 100 kPa had better d33 coefficient than those charged under ambient air or N2 at 20 kPa. Moreover, 2 different thermal pressure treatments were imposed to obtain an optimized eye‐like cellular structure with different cell aspect ratios (AR). The results showed that when the cells were elongated in both the longitudinal and transverse directions (higher AR), higher d33 coefficients were achieved. From all the samples produced, the best results were obtained for a longitudinal aspect ratio (AR‐L) of 7.1, a transversal aspect ratio (AR‐T) of 4.6, and a relative foam density of 0.52 leading to a d33 coefficient of 935 pC/N. This coefficient was further increased using reverse charging and multilayered films, reaching a maximum of 2550 pC/N. This value is much higher than typical ones reported so far for any polyethylene and polypropylene ferroelectrets. These results could increase the use of polyethylene in piezoelectric applications as these materials are very attractive for the large‐scale production of electret‐based sensors and transducers due to their low cost and easy processing.
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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 ».