Continuously superior-strong carbon nanofibers by additive nanostructuring and carbonization of polyacrylonitrile jetting
Notice bibliographique
Résumé
, but have to confront the challenge of maximizing the role of scale effects. Here, a method of additive nanostructuring and carbonization of polyacrylonitrile (PAN) jetting for the nano-forming of carbon fibers is developed by understanding the electrostatic submicro-initiation of a PAN jetting, altering the microstructure of PAN-based jetting fibers at the nanoscale and implementing subsequent carbonization of PAN jetting nanofiber. Using this method of additive nanostructuring and carbonization in combination with the radial distribution pattern of shear stress, we find that the conformation of some molecular chains inside the PAN nanofibers is transformed into the zigzag conformation. The ability to materialize and carbonize such PAN nanofibers with various conformational structures in the form of arrays on diverse micro-structures and macro-substrates enables the forming of continuous carbon nanofibers with a diameter of ~20 nm and allows the tensile strength of carbon fibers to be enhanced to 212 GPa through the combination of zigzag conformation and nanoscale effects. These advantages create opportunities for the application of maximizing nanoscale effects that have not previously been technically possible.
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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 ».