Enhancing the mechanical properties of fluororubber through the formation of crosslinked networks with aminated multi-walled carbon nanotubes and reduced graphene oxides
Notice bibliographique
Résumé
To manipulate the mechanical properties of fluororubber (FKM) composites, aminated multi-walled carbon nanotubes (MWCNT-A) and reduced graphene oxide (RGO) were introduced to synergistically create additional crosslinking between the FKM networks. Effects of the improved crosslinking on the mechanical, electrical and thermal properties of the FKM composites were systematically investigated in this research. The results showed that additional linkages were created due to the interactions between FKM and MWCNT-A and between MWCNT-A and RGO, resulting the thus-prepared FKM/MWCNT-A/RGO composites with excellent mechanical, electrical and thermal properties. Compared with the pristine FKM composite, the tensile strength, modulus at 100% strain, hardness, thermal and electrical conductivity of the FKM/MWCNT-A/RGO composite exhibited great increment of 43.8%, 656.3%, 34.5%, 30.3% and eight orders of magnitude, respectively. This research demonstrates that the construction of additional crosslinking with nanofillers represents an effective and promising route for a more broad range of industrial applications of FKM.
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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 ».