Stretchable polydimethylsiloxane/aligned electrospun cellulose acetate nanofibers composites with high transparency and fracture resistance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Polydimethylsiloxane (PDMS) is recognized as an excellent stretchable substrate in wearable electronics, due to its desirable properties such as tensile properties, transparency, thermal stability, non‐toxicity, and good biocompatibility. However, its limited fracture toughness and susceptibility to cracking significantly reduce the material's overall durability. In this study, the solution casting method was applied to prepare the nanofibers composites combined stretchable PDMS and aligned electrospun cellulose acetate (CA) to improve its mechanical properties and keep its transparency. The results showed that composites containing 3 wt% loadings of electrospun CA nanofibers exhibited a light transmittance exceeding 85% within the visible light range. Specifically, the PDMS/CA‐400 composites exhibited maximum improvements in comparison to pure PDMS. Notably, the tensile strength increased significantly from 2.1 to 3.0 MPa, while the toughness increased from 0.93 to 2.49 MJ/m 3 . In addition, the tensile strength of PDMS/CA‐400 composites with pre‐cut cracks increased from 0.2 to 1.4 MPa, and the fracture toughness increased from 14.78 to 174.42 kJ/m 3 , which were respectively 7 and 12 times compared to pure PDMS. Scanning electron microscope images showed that PDMS formed good interfacial interaction with CA nanofibers. This study introduces a novel method utilizing electrospun nanofibers to create transparent and fracture‐resistant stretchable composites, offering promising enhancements for the durability of wearable electronic devices. Highlights Explore the impact of the speed of receiving rollers on the degree of fiber arrangement. PDMS/CA‐400 composite material shows good light transmittance and high fracture resistance. The tight interface between the fiber and the matrix improves the optical transmission and mechanical properties of the composite materials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».