Multifunctional Poly(Vinylidene Fluoride) and Styrene Butadiene Rubber Blend Magneto-responsive Nanocomposites Based on Hybrid Graphene Oxide and Fe3O4: Synthesis, Preparation and Characterization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Functional nanocomposites based on a blend of styrene butadiene rubber (SBR) and polyvinylidene difluoride (PVDF) as the matrix reinforced by a hybrid nanofiller system of graphene oxide nanosheets (GOn) and ferromagnetic nanoparticles (Fe3O4) at different weight ratios (3.75:1.25; 2.5:2.5 and 1.25:3.75) were successfully prepared and characterized to determine the effect of nanofillers hybridization in improving the structural,mechanical, dielectric/electrical, magnetic and thermal properties of a polymer blend (PVDF-SBR) for electromagnetic interference (EMI) shielding applications. Due to the synergy between both nanofillers, it was found that the Young’s modulus of the nanocomposite containing 5 wt.% of the hybrid nanofiller was significantly improved (87%), while the strain at yield remained constant due to the low particle content and the rubbery effect of the SBR copolymer. In addition, the degradation temperature of the matrix was shifted from 464°C to 472 °C with the addition of 2.5:2.5 of GOn:Fe3O4. Finally, the hybrid reinforcement also had a positive effect on the electrical and magnetic properties of the nanocomposites with an improvement that exceeds 30%. By careful selection of synthetic techniques and understanding/exploiting the unique physics of the polymeric nanocomposites in such materials, novel functional polymer-inorganic nanocomposites can be designed and fabricated for new interesting in magneto applications such as superparamagnetism, electromagnetic wave absorption, and electromagnetic interference shielding.
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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 ».