Lightweight and flexible sensors based on environmental‐friendly poly(butylene adipate‐co‐terephthalate) composite foams with porous segregated conductive networks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Constructing the microcellular structure in the conductive polymer composites (CPCs) is a promising approach to improve the sensitivity and durability of the piezoresistive sensor. Selectively placing the conductive fillers, to form the segregated network between the polymer region, can effectively improve the electric performance of CPCs. However, few researches have focused on the influence of the polymer bead size on the segregated network and the large‐scale production of spherical polymer beads with low cost is still difficult to realize. Herein, plenty of regular‐shaped poly(butylene adipate‐co‐terephthalate) (PBAT) beads were manufactured through underwater pelletizing process, which was further coated with carbon nanotube (CNT) particles with the assistance of ball milling technology, and eventually the sensor was successfully fabricated through supercritical carbon dioxide (scCO 2 ) bead foaming technology. The lightweight and flexible sensor exhibited the uniform cell structure with the mean cell size of 51.0 μm and cell density of 3.9 × 10 8 cells/cm 3 when the pelletizing cutter speed was 2500 rpm and the foaming temperature was 117.5°C. And the conductivity of the sensor reached 6.5 S/m incorporated with 3 wt% CNT, which possessed high sensitivity, good stability and long‐term durability, attributed to its excellent microcellular structure and segregated conductive network.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».