Computational Optimizing the Electromagnetic Wave Reflectivity of Double‐Layered Polymer Nanocomposites
Notice bibliographique
Résumé
Double-layered absorption-dominated electromagnetic interference (EMI) shielding composites are highly desirable to prevent secondary electromagnetic wave pollution. However, it is a tremendous challenge to optimize the shielding performance via the trial-and-error method due to the low efficiency. Herein, a novel approach of computation-aided experimental design is proposed to efficiently optimize the reflectivity of the double-layered composites. A normalized input impedance (NII) method is presented to calculate the electromagnetic wave reflectivity of multilayered EMI shielding composites. The calculated results are a good match with the experimental results. Then, the NII method is utilized to design polyvinylidene difluoride/MXene/carbon nanotube (PVDF/MXene/CNT) composites. According to the optimization of the NII method, the prepared PVDF/MXene/CNT composite has an ultralow reflectivity of 0.000057, which outperforms that reported in current work and satisfies the requirement of electromagnetic wave absorbing material. Additionally, its average EMI shielding effectiveness is 30 dB, demonstrating that PVDF/MXene/CNT composite simultaneously achieves shielding and absorption. The ultralow reflection mechanism can be ascribed to the ideal impedance match. Both the PVDF/MXene and the PVDF/CNT layers can attenuate electromagnetic energy, which subverts the traditional cognition of double-layered absorption-dominated EMI shielding composites. The NII method opens a way for the practical fabrication of double-layered absorption-dominated EMI 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 | 0,001 |
| 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 ».