Dispersion Characteristics, the Mechanical, Thermal Stability, and Durability Properties of Epoxy Nanocomposites Reinforced with Carbon Nanotubes, Graphene, or Graphene Oxide
Notice bibliographique
Résumé
Carbon-based nanoparticles (CBNs) are regarded as promising nanofillers in nanocomposites to produce high-performance fiber-reinforced polymers (FRPs). To date, no systematic investigations have been carried out on the structural variations of nanofillers and their influences on dispersion characteristics, which give nanocomposites their mechanical and durability properties. Moreover, environmentally unfriendly organic solvents are used to exfoliate and disperse CBNs in a polymer matrix. This study developed a green, easy approach to preparing epoxy/CBN nanocomposites. We demonstrated graphene oxide's (GO) effective dispersion capacity, creating good interface interaction that dramatically influenced properties at loadings as low as 0.4 wt%. The tensile strength and toughness of the epoxy increased by about 49%; and 160%, respectively. Incorporating 0.4 wt% of multi-wall carbon nanotubes (MWCNTs), graphene nanoplates (GNPs), or GO into the epoxy increased the modulus storage by around 17%, 25%, and 31%, respectively. Fractography analysis of fracture surfaces indicated the primary reinforcing mechanisms (crack deflection and penning) as well as the secondary mechanism (bridging effect) enhancing the mechanical characteristics of nanocomposites. Incorporating GNPs, GO, or MWCNTs into the epoxy decreased the water absorption at saturation by about 26%, 22%, and 16%, respectively.
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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) | 0,000 | 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 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 ».