Butterfly‐Inspired Hierarchical Hybrid Composites for Lightweight Structural Thermal Management Applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Stringent environmental policies and sustainability targets are driving the adoption of lightweight materials in high‐performance transportation and defense sectors. Inspired by nature's unparalleled engineering, this work introduces butterfly‐inspired hybrid composites that emulate the multifunctional performance of natural architectures. Specifically, these composites are reinforced with hierarchical fibrous assemblies comprised of nano‐sized graphene nanoplatelets covalently bonded onto micro‐sized glass fibers, emulating the hierarchical architecture of butterfly legs. Additionally, sandwich‐structured composites are designed to mimic the alternating rigid and porous layered scales of butterfly wings, featuring a foamed composite core sandwiched between solid composite skins, leading to superior mechanical and thermal management performance. Compared to the current industrial composite substitute for metallic structural components, these hybrid composites are tailorable to achieve improvements up to 32%, 36%, and 116% in specific tensile strength, specific flexural strength, and impact strength, respectively, as well as 66% in thermal insulation and 62% in thermal management performance, with a 38% weight reduction. These advancements stem from the detailed structure‐property designs, spanning across multiple length‐scales, formulating a fundamental understanding of how to tune performance to meet stringent requirements. Ultimately, these cost‐effective, industry‐ready butterfly‐inspired materials produce lightweight, multifunctional components that showcase the potential of biomimicry in advancing sustainable engineering solutions.
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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 | 0,000 | 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 ».