MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4285398595 · doi:10.1149/ma2022-0112850mtgabs

(Invited) Graphene Oxide-Based Membranes: Viscoelastic Properties and Application to Broadband Microspeakers

2022· article· en· W4285398595 sur OpenAlexaff
Thomas Szkopek, Kaiwen Hu, William Cárdenas, Yi‐Chi Huang, Huijing Wei, R. Gaskell, Eli Martel, Marta Cerruti

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceGrapheneFigure of meritComposite materialViscoelasticityDynamic mechanical analysisMembraneModulusDynamic modulusStiffnessPolymerNanotechnologyOptoelectronicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Graphene and graphene derivatives have attracted attention as materials for acoustic transduction [1-3]. Graphene oxide (GO) membranes and borate cross-linked graphene oxide (X-GO) membranes combine high stiffness, low mass density, and high loss coefficient. We show [4] that these mechanical properties are ideal for efficient, broadband, electro-acoustic transduction, where the acoustic diaphragm should be light, stiff, and internally damped. We present a quantitative comparison of the figure of merit, ( E / ρ 3 ) 1/2 , where E is Young's modulus and ρ is the mass density, and the material performance index, tan δ ( E / ρ 3 ) 1/2 , where tan δ is the loss coefficient. GO and X-GO exhibit high figures of merit, comparable to that of wood and exceeding that of aluminum and thermoplastics. The material performance indices of GO and X-GO exceed that of wood, thermoplastics, and aluminum. The latter are common diaphragm materials in acoustic transducers. For acoustic applications, it is important to understand the frequency dependent viscoelastic response. The complex modulus G = G ' + i G '' of GO and X-GO membranes was measured by dynamic mechanical analysis and analyzed by the application of the time-temperature superposition (TTS) principle of polymer rheology. We find that X-GO shows a more than 30% increase in storage modulus G’ over the frequency range of 1 to 10 kHz, exceeding 55 GPa at 10 kHz. There is a reduction in loss coefficient tan δ = G''/G' for X-GO of ≈30% over the same frequency range, reaching tan δ = 0.04 at 10 kHz, which is approximately one order of magnitude larger than that of aluminum. A quantitative comparison of microspeaker performance was conducted at a fixed diaphragm mass m = 15-20 g and 14 mm x 8 mm size, including GO, X-GO, oak wood, polyethylene terephthalate (PET), aluminum, and titanium. Scanning laser measurements confirm pistonic operation of X-GO membranes. Microspeaker sound pressure level response was measured in both time and frequency domains. X-GO diaphragms exhibit 45% higher damping than aluminum membranes in microspeaker assemblies. Consequently, X-GO membranes enable the upshift of loudspeaker breakup frequency by 1/6 to 1/2 octave above speakers assembled with oak wood, PET, aluminum and titanium membranes. GO based materials are thus found to be an exceptional material for electro-acoustic transduction. References: [1] Q. Zhou, A. Zettl, Appl. Phys. Lett. 102, 223109 (2013). [2] A. U. Khan, G. Zeltzer, G. Speyer, Z. K. Croft, Y. Guo, H. Nagar, V. Artel, A. Levi, C. Stern, D. Naveh, G. Liu, Adv. Mat. 33, 2004053 (2021). [3] H. Tian, T.-L. Ren, D. Xie, Y.-F. Wang, C.-J. Zhou, T.-T. Feng, D. Fu, Y. Yang, P.-G. Peng, L.-G. Wang, L.-T. Liu, ACS Nano 5, 4878 (2011). [4] K. Hu, R.E.Gaskell, W. Cardenas, H. Wei, Y.-C. Huang, M. Cerruti, T. Szkopek, Adv. Func. Mat. 2107167 (2021). Figure 1

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,505
Score d'incertitude au seuil0,796

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueECS Meeting AbstractsMême sujetAdvanced Sensor and Energy Harvesting MaterialsTravaux en français237 207