Microinjection molding of polyoxymethylene/multiwalled carbon nanotubes composites with different matrix viscosities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study features the effect of matrix viscosity on the properties of carbon nanotubes reinforced polyoxymethylene (POM/CNT) microparts, which were obtained via melt blending and subsequent microinjection molding (μIM) processes, under a defined set of processing conditions. Results of compression molding and μIM were compared to assess the influence of processing methods (i.e., thermomechanical history) on the electrical and thermal conductivities, melting and crystallization behavior as well as the thermal degradation resistance of POM/CNT composites. Filler orientation in POM/CNT microparts was evaluated using Raman spectral analysis. The electrical conductivity measurements revealed that matrix viscosity plays a significant role in determining the distribution of CNT. Also, the extreme shearing conditions that prevail in μIM are unfavorable for the construction of random conductive pathways within the micromoldings, as corroborated by transmission electron microscopy. Although the thermal degradation resistance of both POM/CNT composites and corresponding microparts deteriorated with increasing filler concentration, samples prepared with higher matrix viscosity showed higher thermal stability when compared with lower matrix viscosity counterparts. This study provides valuable insights into fabricating multifunctional microparts for potential industrial applications in replacement of metallic components for precision electronic instruments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».