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Enregistrement W2970914365 · doi:10.1039/c9cp04091a

Insights into interphase thickness characterization for graphene/epoxy nanocomposites: a molecular dynamics simulation

2019· article· en· W2970914365 sur OpenAlexaff
Abolfazl Alizadeh Sahraei, Abdol Hadi Mokarizadeh, Daniel George, Denis Rodrigue, Majid Baniassadi, Masumeh Foroutan

Notice bibliographique

RevuePhysical Chemistry Chemical Physics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer crystallization and properties
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesUniversité de Strasbourg
Mots-clésInterphaseMaterials scienceNanocompositeMolecular dynamicsGrapheneEpoxyPolymerChemical physicsComposite materialNanotechnologyChemistryComputational chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work presents a molecular dynamics simulation study on the interfacial characterization of graphene/epoxy nanocomposites. In polymeric nanocomposites, the thermo-mechanical properties of a system strongly depend on the characteristics of the interphase region between the matrix and the inclusions. The first step in the characterization of this interphase is to distinguish its border limit (i.e., the interphase thickness). Here, we present a methodology to systematically quantify the interphase thickness based on analyzing the variation of the local mass density profile. To this end, three functions (average accumulated mass density, accumulated standard deviation (ASD) and its first derivative) are successively applied on the local mass density profile. Using this procedure, the interphase limit can be easily detected regardless of the oscillatory nature of the local mass density. The effect of the epoxy crosslinking density and number of graphene layers on the interphase thickness is then investigated, and the results are analyzed by studying the interaction energies, polymer dynamics and distribution quality of reacted and unreacted components, as well as conformational changes of the polymer chains in the interphase region. The results reveal that the crosslinking density is the most influential parameter on the interphase thickness: the higher the crosslinking degree, the thicker the interphase region. To a lower extent, the interaction energy has also an effect on the interphase thickness since there is an inverse relationship between the interaction energy and the crosslinking density in our case study. Overall, the reported findings highlight useful insights into the detection and properties of the interphase region in thermoset 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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations49
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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