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Enregistrement W2944756674 · doi:10.1039/c9ra01751h

Effects of membrane thickness on the performance of ionic polymer–metal composite actuators

2019· article· en· W2944756674 sur OpenAlexaff
Chungik Oh, Suran Kim, Hongjun Kim, Gun Park, Jaegyu Kim, Jeongjae Ryu, Panpan Li, Sunghwan Lee, Kwangsoo No, Seungbum Hong

Notice bibliographique

RevueRSC Advances · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDielectric materials and actuators
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesMinistry of Science and ICT, South KoreaKorea Advanced Institute of Science and TechnologyNational Research Foundation of KoreaNational Research Foundation
Mots-clésNafionMaterials scienceComposite materialCrystallinityIonic bondingComposite numberActuatorCantileverElastic modulusMembranePolymerMicroprobeBendingUltimate tensile strengthAnnealing (glass)ElectrodeChemistryIonElectrochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we report the effects of Nafion thickness on the performance of ionic polymer-metal composite (IPMC) actuators. We analyzed the actuation properties of the IPMC actuators, such as displacement and tip force, under external voltage, as a function of their thickness. In order to understand the relationship between thickness and actuation properties, we developed a semi-quantitative model of voltage induced ionic diffusion and its contribution to bending of the Nafion cantilever. Furthermore, we investigated the mechanical properties of the Nafion membranes at sub-micro scale as well as bulk scale, using atomic force microscopy (AFM) and tensile test. The results of the two methods indicated opposite trends of elastic modulus and crystallinity as a function of thickness. We hypothesized that the hot-pressed Nafion was composed of three layers with different crystallinity. Our results suggest that for a high performance IPMC actuator, we need better control of the annealing temperature gradient.

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)0,001
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
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,183
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations24
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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