Enhancing mechanical strength of nanofiber mats by coaxialelectrospinning and thermal treatment
Notice bibliographique
Résumé
Electrospun nanofibers find many engineering applications because of their porous structure, high specific surface area, and relative ease of manufacture. However, the applications of nanofiber-based engineering products are limited by their low mechanical strength. Current technologies to improve the mechanical strength often result in structural deformations, e.g., shrinkage. This work aims to improve the mechanical strength of nanofiber mats aimed by coaxial electrospinning and thermal treatment. Homogenous PVDF-HFP nanofibers prepared by electrospinning were heated at 178 C for 5 to 30 minutes. The thermal treatment increased the tensile strength of the nanofiber mats by 50% or greater. In addition, the porosity and electrolyte uptake of the heat-treated samples remained stable, indicating a minimal impact on the structure of the nanofiber mats prior to the onset of sudden severe shrinkage at 180 C. Nonetheless, the thicknesses of the mats varied with treatment time. The mechanical strength will be further improved by coaxial electrospinning, with PAN core and PVDF-HFP sheath, followed by thermal treatment. The corresponding effectiveness will be reported in terms of mechanical strength, physical deformation, and scalability of the heat treatment process.
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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 ».