Dielectric and viscoelastic properties of 3D-printed biobased materials
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to develop new biobased materials containing plasticized cellulose acetate (CA) by Fused Filament Fabrication (FFF). We investigated the influence of CA on the viscoelastic/dielectric properties and the influence of 3D printing on the dielectric properties of the polymer blends. A microstructural analysis showed that the blends had a strong heterogeneous morphology, as the two phases formed a fibrillar and lamellar structure. CA strongly increased the blend viscosity at 175 °C, multiplying by 100 times the complex viscosity between neat PLA and the blend containing 40% of CA by weight (CA-40). The addition of CA to the blends increased the dielectric constant (ε') and dielectric loss (ε''), as well as the alternative current electrical conductivity (σAC). The dielectric constant of CA (ε'CA) was proportional to its percentage in the blend, showing a behavior analogous to a rule of mixture. Moreover, the activation energy of the electrical conductivity (σDC) measured at T > 124 °C decreased with increasing CA content and was associated with the enhancement of the ionic conductivity provided by the CA and its plasticizer. A decrease in the α-relaxation temperature and the associated activation energy of the PLA was also linked to the presence of the CA plasticizer. Finally, 3D printing greatly decreased both ε', ε'' and σAC due to the internal voids induced by the 3D printing process. The porosity was measured at 12% for neat PLA and between 20% and 25% for the blends. These results showed the advantage provided by FFF technology in the production of PLA:CA blends with controlled dielectric properties, thereby favoring the use of these new materials in key dielectric areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 ».