Tailoring anisotropic thermal conductivity by varying filler particle organization in nickel-polydimethylsiloxane composites
Notice bibliographique
Résumé
Anisotropic properties can be imparted to composite materials by arranging filler particles along specific directions inside the polymer matrix. These anisotropic patterns can be produced through dynamic field-assisted assembly of the filler particles during additive manufacturing. Using finite element analysis, we explore how chainlike arrangements of nickel particles embedded in a polydimethylsiloxane matrix modify bulk thermal conductivities in the axial and transverse directions. The axial conductivity increases up to nine times of the matrix conductivity with increasing filler volume fraction. While the axial conductivity decreases with increasing interparticle spacing, the transverse conductivity is uninfluenced. When particles within a chain are arranged in a zigzag pattern, increasing the interparticle zigzag angle decreases axial conductivity but increases transverse conductivity. As that angle increases to ∼55 º, the axial conductivity approaches a minimum, while the transverse conductivity approaches its maximum. An empirical model that includes effects of interparticle spacing and zigzag angle to predict the anisotropic thermal conductivity of a composite containing particle chains is presented. These results are relevant for the material design of particulate-reinforced polymer composites for advanced field-assisted additive manufacturing strategies.
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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) | 0,000 | 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 ».