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Enregistrement W2942710958 · doi:10.1088/1361-665x/ab1f14

Improving the performance of lead-free piezoelectric composites by using polycrystalline inclusions and tuning the dielectric matrix environment

2019· article· en· W2942710958 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueSmart Materials and Structures · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDielectric materials and actuators
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundMinisterio de Economía y CompetitividadCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésPiezoelectricityMaterials scienceCrystalliteComposite materialDielectricComposite numberMicrostructureContext (archaeology)FabricationOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Piezoelectric composites are a class of smart materials which can be manufactured in a scalable manner by additive processes, while catering to a wide range of applications. Recent efforts are directed towards composites of lead-free piezoelectric materials with a goal of achieving performances comparable to lead-based composites. While there has been extensive research in fabrication methodologies such as 3D printing, which can manufacture complex piezoelectric structures in a scalable manner, there are important remaining questions as to how the performance of lead-free piezoelectric composites can be further improved. Fundamental to this is the understanding of key factors underlying piezoelectric performance: the electro-elastic interactions between the piezoelectric material and the matrix, the effects of the polycrystalline microstructure of the piezoelectric inclusions, the effect of randomly shaped polycrystalline fillers, and the effect of the volume fraction of the piezoelectric material in the matrix. A strong motivation for using polycrystalline fillers is that they can exhibit enhanced piezoelectric and mechanical properties compared to single crystalline materials. Moreover, polycrystalline materials are amenable to scalable manufacturing. We computationally investigate these important aspects of piezoelectric composite design and performance by taking into account for the first time the polycrystalline nature of lead-free piezoelectric inclusions, in the context of a matrix-inclusion composite. We achieve this by dispersing randomly shaped polycrystalline inclusions at random positions in the matrix which allows us to better understand the behavior of practical composite architectures. In such cases, our analysis reveals that although polycrystalline piezoelectric materials, in isolation, can outperform their single crystal counterparts, in a composite architecture these enhancements are not straightforward. We identify the sources of loss which prevent polycrystalline inclusions from enhancing the performance of the composites. By tuning the dielectric environment in the matrix through the inclusion of metallic nanoparticles, we demonstrate how the performance of the composites can be further significantly improved. Specifically, when the metal nanoparticles are near the percolation threshold, we show that polycrystalline piezoelectric inclusions perform better than single crystals, with an improvement of around 14.6% in the effective piezoelectric response. We conclude that such novel architectures, devised by a combination of polycrystalline piezoelectric inclusions in a high permittivity environment, can improve the performance of the composites beyond the single crystal design and thus offer a promising direction for 3D printable lead-free piezoelectric composites.

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.

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 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 enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,449

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,172 · 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