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Enregistrement W4408442559 · doi:10.23919/e-textiles63767.2024.10914312

A Uniform Electro-Thermal Film For Electronic Clothing

2024· article· en· W4408442559 sur OpenAlexaff
Wilson Hou-Sheng Huang, Tsai Shu-Chu, Gaozhi Xiao

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueTextile materials and evaluations
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClothingMaterials scienceThermalThermal management of electronic devices and systemsEngineering physicsOptoelectronicsElectrical engineeringComposite materialMechanical engineeringEngineeringPhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditional printed elastic heating films are notable for providing active and controllable heating effects. But wires, cables, or large batteries lead to electron concentration at the power input and output ends, resulting in hot spots or poor signal quality. Using electronic clothing (E-textile) over extended periods can cause burns to the user's skin. In severe cases, excessive noise and impedance generated by the circuit may cause circuit backtracking, leading to an overload of the temperature sensing system in the controller. This can result in controller burnout and additional safety concerns. To address these issues, this study employs two types of elastic conductive slurries with various resistance characteristics (carbon slurry and silver slurry) in conjunction with a screen-printing process for precise alignment and presents a new printed electric heating module with uniform heating effects. Specifically, a new layer-by-layer stacking technology is utilized in this study to reduce the interface resistance between various materials, resulting in a more stable and efficient heating module. The temperature difference between the environment and the electrode decreased from 13.34°C to 3.12°C, the temperature difference in heating areas decreased from 24.36% to 19.26%, and the average temperature increased from 41.10°C to 46.20°C.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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