A review of recent progress in improving the fracture toughness of epoxy‐based composites using carbonaceous nanofillers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Epoxy resins (EPs) exhibit various extraordinary properties, including significant mechanical and thermal properties, low shrinkage, and high chemical resistance, opening a wide window of different applications such as adhesives, paints, coatings, etc. By contrast, EPs also have the undesirable behavior of being brittle and cannot sufficiently resist against the initiation and growth of cracks. Efforts are being made to enhance the toughening of EPs without sacrificing their other desirable properties. With the advent of nanotechnology, improving the toughening of EPs has gained momentum by incorporating different modified and unmodified nanofillers into these polymers. Since the discovery of carbonaceous nanofillers, especially carbon nanotubes (CNTs) and graphene (Gr), significant progress has been made in the development of EP‐based composites incorporating these nanofillers and their hybrids. The current review presents research progress during the last six years on the toughening of EPs using CNTs, Gr, and CNT‐Gr hybrids. Special attention is given to the chemical functionalization of these nanofillers, which has been demonstrated over and over again to significantly affect nanofiller dispersion in the EP matrix and subsequently its fracture properties. Details on the various toughening mechanisms of EP‐based composites are further provided.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».