Fabrication and characterization of electrospun mats of Nylon 6/Silica nanocomposite fibers
Notice bibliographique
Résumé
In this article, the electrospinning process for Silica nanoparticles reinforced Nylon 6 nanofiber composite mats is investigated. More specifically, the effect of Nylon 6/Formic Acid concentration and silica weight fraction on the solution viscosity and the properties of the end product is studied. Rheological measurements were conducted to investigate the solutions’ viscosity, and scanning electron microscope was used to characterize the morphology and dimensions of the nanofibers. Energy dispersion X-ray was used to prove that silica nanoparticles are well distributed within the nanofibers. Finally, surface roughness and porosity of the mats were measured. It was found that when Nylon 6/Formic Acid concentration increased from 15 to 20 wt%, solution viscosity increased by 0.63 Pa·s, which leads to the increase in average fiber diameter from 103 to 160 nm. Also, when silica increased by 6%, highest viscosity increase was 0.1 Pa·s, while average fiber diameter increased for around 5 nm. In addition, protuberances or small silica beads are observed when silica weight fraction is increased above a critical value. The porosity remains unchanged while surface roughness increased by increasing silica weight fraction and decreasing Nylon 6 concentration. This study outlines the successful fabrication of bead-free Silica reinforced Nylon 6 nanofibers and their mats via electrospinning. Good control over processing parameters results in tailorability of size, morphology, and surface roughness of the end products.
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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 ».