Surface characterization of biodegradable nanocomposites by dynamic speckle analysis
Notice bibliographique
Résumé
Starch/kefiran/ZnO nanocomposite films may exhibit different physicochemical properties depending on the distribution of ZnO nanoparticles. As a result of UV exposure, the hydrophobicity of the nanoparticles may be modified, resulting in their dispersion in the polymer matrix. The aim of this paper is to characterize starch/kefiran/ZnO nanocomposite films using dynamic speckle analysis. In this experiment, speckle patterns of the nanocomposite are acquired in situ under controlled moisture, pressure, and temperature conditions. This is followed by a statistical postprocessing procedure to determine the deformation pattern of the nanocomposite. A numerical analysis of the successive speckle patterns is used to determine the time evolution of sample deformation. There is a correlation between the intensity and contrast of speckle patterns and the temporal alteration of the polymer. Several factors have been considered to examine the structural evolution of the nanocomposite, including time history speckle pattern, co-occurrence, graphical speckle contrast, roughness parameter, auto-correlation, and Shannon entropy. The variation and overall viscoelastic properties of the nanocomposites are expressed via several statistical parameters. The changes in the computed parameters are attributed to the time-varying activity of the samples during their higher hydrophilicity.
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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 ».