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Enregistrement W4303453654 · doi:10.1051/epjap/2022220112

Improvement of the piezoelectric, thermal, structural properties of PMMA/PVdF-HFP blend composite films using PZT

2022· article· en· W4303453654 sur OpenAlexaff
Salesabil Labihi, Khadija Oumghar, Nabil Chakhchaoui, Adil Eddiai, Mounir Meddad, Omar Cherkaοui, Mounir El Achaby, M’hammed Mazroui

Notice bibliographique

RevueThe European Physical Journal Applied Physics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensInstitut interdisciplinaire d'innovation technologiqueUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceLead zirconate titanateComposite materialPiezoelectricityCastingComposite numberFerroelectricityDielectric

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Energy harvesting is the most efficient way to meet energy demand while also supplying renewable energy sources from the environment. This technology consists of recovering of electrical energy from lost energy sources, which are available everywhere, including heat, fluids, vibrations, etc. In particular, energy harvesting via piezoelectric materials, which can convert the energy of vibrations and mechanical deformations into electrical energy, has been the subject in the last decade. This energy is used in a variety of applications, including energy collectors, sensors, and actuators, among others. This study concerns the improvement and enhancement of the properties of Poly (methyl methacrylate) (PMMA). Synthesized PMMA was blended with Poly(vinylidene fluoride-co-hexafluoropropylene) (PVdF-HFP), and Lead zirconate titanate (PZT) nanoparticles at various composition ratios using solvent casting technique in Tetrahydrofuran (THF). Improvement of properties has confirmed by POM, SEM, FTIR, XRD, TGA, DSC, and tensile testing.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,432
Score d'incertitude au seuil0,485

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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