The Intersection of Computational Design and Wearable‐Optimized Electrospun Structural Nanohybrids for Electromagnetic Absorption
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract By leveraging the principles of electromagnetic theory and materials science, the characteristics of dielectric polymer composites can be optimized, eliminating repetitive trial‐and‐error in their application as electromagnetic absorbers (EMAs). Herein, a systematic framework for optimizing the thickness and composition of double‐layer EMAs is proposed, using a combination of transmission line, Debye relaxation, and Maxwell–Garnett theories. Following theoretical optimization, a double‐layered electrospun EMA is fabricated, which comprises a ≈1.17 mm thick matrix of styrene–butadiene–styrene (SBS) decorated with MXene on its fibrous structure. The second SBS layer, with a thickness of ≈0.52 mm, incorporates a hybrid of MXene and graphene nanoribbons (GNR) as conductive additives. The EMA exhibits durable electrical performance after 2000 tensile cycles, owing to the surface chemistry engineering and the novel in situ assembly technique. It is capable of shielding 99.9% of the incident wave and >80% absorptivity ( A ) over almost the entire K u ‐band. The EMA also exhibits desirable mechanical characteristics, such as >300% stretchability and full twist and wrinkle recoveries, making it an excellent choice for protective attire applications. Additionally, the introduced approach provides solutions for the advancement of tailorable polymer composite EMAs, with respect to specific criteria of the target wave frequency, effective absorption bandwidth, and absorption levels.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 découle