Effect of secondary filler properties and geometry on the electrical, dielectric, and electromagnetic interference shielding properties of carbon nanotubes/polyvinylidene fluoride nanocomposites
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hybrid polymer nanocomposites based on polyvinylidene fluoride (PVDF) as the matrix, carbon nanotubes (CNTs) as the primary conductive filler, and metal nanoparticles as secondary fillers were fabricated by melt mixing. Secondary nanofillers with different geometry and properties (nickel nanowire (NiNW), silver nanowire (AgNW), nickel nanoparticle (NiNP), and silver nanoparticle (AgNP) were selected to investigate the effect of geometry and properties of secondary filler on the hybrid polymer nanocomposites' properties. Electrical conductivity, electromagnetic interference (EMI) shielding effectiveness, and complex microwave properties of the fabricated hybrid nanocomposites were studied in X‐band frequency (8.2–12.4 GHz). The hybrid nanocomposites containing CNT/AgNW demonstrated superior conductivity and EMI shielding compared to individual fillers such as CNT, AgNW, NiNW, AgNP, NiNP, or hybrid system such as CNT/NiNW. The novelty of the present study lies in the unique synergy arising from the combination of nanofillers with similar geometry and high electrical conductivity, which resulted EMI shielding effectiveness as high as 27 dB for a shield with only 1.1 mm thickness. The EMI shielding mechanisms, including negative permittivity were studied and explained in details in the manuscript.
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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 ».