Experiment and simulation of flexible CNT/SA/PDMS electromagnetic shielding composite
Notice bibliographique
Résumé
Flexible electromagnetic shielding composites have a great potential for wide range applications. In this study, two flexible composites were produced by plating Ni nanoparticles on carbon nanotubes (CNTs) or infiltrating carbon nanofibers/polydimethylsiloxane (CNF/PDMS) polymer into CNT/sodium alginate (CNT/SA) sponge skeleton (CNT/SA/CNF/PDMS composites). The composites are tested under the X band in the frequency range of 8.2 - 12.4 GHz, the electromagnetic interference shielding effectiveness (EMI-SE) values of the above two composites are almost as twice as that of CNT/SA/PDMS composite at a same CNT loading. Introducing nano-sized Ni particles on CNT improved the microwave absorption capacity of the composite, while adding CNF on the PDMS matrix enhanced the conductivity of these composites. Under 10% strain, both flexible composites show stable conductivity. Simulation and calculation results shown that increasing the cladding rate of Ni nanoparticles on the surface of CNT, reducing the average size of Ni particles, and increasing the loading of CNF in PDMS matrix can significantly improve conductivity and then EMI performance of the materials. All of these could benefit for the design of flexible electromagnetic shielding composites.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».