Role of graphene concentration on electrochemical and tribological properties of graphene-poly(methyl methacrylate) composite coatings
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to investigate the influence of graphene nanoplatelet (GNP) concentration on the electrochemical and tribological properties of GNP-poly(methyl methacrylate) (PMMA) composite coatings. GNP-PMMA coatings were prepared with varying GNP concentrations (0.5, 1.0, 3.0, and 5.0 wt %) using the drop-casting method onto AA6061 aluminum alloy substrates. Results showed that the addition of 1.0 wt % GNP increased the tensile strength of PMMA but further increase reduced the tensile strength and fracture strain of the composites. Permeability studies indicated that 1.0GNP-PMMA had the lowest water vapour transition rate. All GNP-PMMA coatings showed a higher coating resistance and impedance modulus at the lowest frequency compared to neat PMMA with 1.0GNP-PMMA having the highest |Z| 0.01 Hz value in comparison to the composites with higher GNP concentrations. According to Raman mapping, an increase in the concentration of GNP in the composite resulted in the agglomeration of graphene, which caused the debonding of the graphene-PMMA interfaces and also resulted in a higher number of shear fronts and other defects on the fracture surface that reduced barrier properties of graphene. The specific wear rate of 1.0GNP-PMMA was lower than that of neat PMMA, indicating improved wear resistance. The coefficient of friction was lowest for 5.0GNP-PMMA, although this was due to a higher amount of material being transferred to the counterface. Accordingly, optimizing the GNP concentration enables the development of high-performance PMMA coatings with enhanced strength, improved barrier properties, and reduced wear rates, making them well-suited for applications such as corrosion protection and tribological coatings.
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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 | 0,001 |
| 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 ».