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 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) | 0,000 | 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 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 ».