Influence of Flash Graphene on the acoustic, thermal, and mechanical performance of flexible polyurethane foam
Notice bibliographique
Résumé
In this study, flexible polyurethane foam (PUF) composites were prepared using three types of Flash Graphene (FG) produced from different feedstock material. The acoustic, thermal, and mechanical properties of foam composites containing 0.025 wt% FG were characterized. It was shown that PUF-1 and PUF-3 had higher sound absorption in the frequency range of 500–2000 Hz compared to neat PUF (baseline). PUF-3 experienced a 47% reduction in thermal expansion coefficient relative to the baseline. The tensile strength and compressive modulus of all composites increased by 16–26% and 33–37% respectively. Compression force deflection and tear strength did not change relative to the baseline. This may be explained by the relatively low flake diameter and aspect ratio of each FG which led to agglomeration and impacted load transfer between the filler and matrix. Overall, the addition of 0.025 wt% FG1 and FG3 improved acoustic, thermal, and tensile properties of PUF without diminishing compression force deflection and tear resistance. PUF reinforced with FG had similar or enhanced properties compared to PUF containing commercially available, exfoliated graphene nanoplatelets (GNP). This supports the use of FG as a relatively sustainable, low-cost alternative to exfoliated GNP or chemical vapor deposition (CVD)-grown graphene in porous polymer 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 | 0,000 |
| 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 ».