Ice-Templated Cellulose Nanofiber Filaments as a Reinforcement Material in Epoxy Composites
Notice bibliographique
Résumé
Finding renewable alternatives to the commonly used reinforcement materials in composites is attracting a significant amount of research interest. Nanocellulose is a promising candidate owing to its wide availability and favorable properties such as high Young's modulus. This study addressed the major problems inherent to cellulose nanocomposites, namely, controlling the fiber structure and obtaining a sufficient interfacial adhesion between nanocellulose and a non-hydrophilic matrix. Unidirectionally aligned cellulose nanofiber filament mats were obtained via ice-templating, and chemical vapor deposition was used to cover the filament surfaces with an aminosilane before impregnating the mats with a bio-epoxy resin. The process resulted in cellulose nanocomposites with an oriented structure and a strong fiber-matrix interface. Diffuse reflectance infrared Fourier transform and X-ray photoelectron spectroscopy studies revealed the presence of silane on the filaments. The improved interface, resulting from the surface treatment, was observable in electron microscopy images and was further confirmed by the significant increase in the tan delta peak temperature. The storage modulus of the matrix could be improved up to 2.5-fold with 18 wt% filament content and was significantly higher in the filament direction. Wide-angle X-ray scattering was used to study the orientation of cellulose nanofibers in the filament mats and the composites, and the corresponding orientation indices were 0.6 and 0.53, respectively, indicating a significant level of alignment.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».