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Enregistrement W2999960303 · doi:10.1109/jsen.2020.2965083

Flexible Piezoelectric 0–3 PZT-PDMS Thin Film for Tactile Sensing

2020· article· en· W2999960303 sur OpenAlexafffund
Kiran Kumar Sappati, Sharmistha Bhadra

Notice bibliographique

RevueIEEE Sensors Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPolingMaterials scienceLead zirconate titanatePiezoelectricityComposite materialComposite numberDielectricPermittivityNanogeneratorRelative permittivityFerroelectricityPiezoelectric sensorOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, Lead Zirconate-Titanate (PZT)/Poly-dimethylsiloxane (PDMS) based composite is fabricated and characterized for its potential application as a flexible piezoelectric material. Thin films of the composite are prepared by dispersing different volume percentage of PZT particles in cross-linked PDMS matrix. Corona poling of the films is performed to increase the piezoelectric charge constant. X-ray diffraction results indicate that poling aligns the randomly oriented ferroelectric domains in the PZT particles along the poling axis. Piezoelectric voltage response and piezoelectric charge constant values before and after the poling show the improvement in piezoelectricity due to poling. The piezoelectric charge constant, d33 and magnitude of relative permittivity of the films increase and flexibility of the films decrease with the increase of PZT particle volume percentage in the composite. Results show that for 28 v% PZT composite poled film a d33 of 78.33 pC/N was achieved with a Young's modulus of around 10 MPa and magnitude of relative permittivity of 10. The film demonstrates effectiveness for tactile sensing by generating charges across the film proportional to the finger pressure applied on them. The easy fabrication process makes the composite a promising candidate to build flexible low cost tactile sensing devices.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0030,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations70
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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