Sviluppo di materiale composito Graphene/poliestere dissipativo di cariche elettrostatiche per applicazioni in ambienti corrosivi.
Notice bibliographique
Résumé
This project has led to the development of a new industrial-aimed thermosetting nanocomposite, capable of electrostatic dissipation while guaranteeing the mechanical properties distinguishing of a glass fiber reinforced composite. \nThe matrix consists in a polyester resin, industrially formulated for glass fiber reinforced composites; commercially available graphene nanoplatelets are being used as the fillers, provided by NanoXplore, Canada; both unreinforced and \nglass fiber reinforced configurations of the composite has been made. \nThe production process has been chosen accordingly to the scalability need. Filler dispersion has been obtained through high shear mixing and 6 weight concentration were used, namely 0%, 1%, 3%, 5% ,7% and 10%. Samples have been produced by compression molding with previous manual lay-up preparation of the sample; specimens for the tests were cut directly from the plate sample with the help of a table saw and subsequent sandpaper refining. Electrical characterization has identified a percolation threshold in the range 3÷5 wt%, showing an increase in conductivity of over 7 orders of magnitude; cross plane conductivity is as high as 10-4 [S/cm] for the most conductive sample, with in-plane and cross-section conductivities consistently lower by an order of magnitude. The significant increase of permittivity values in the percolated samples suggests a possible suitability for EMI shielding due to absorption mechanism. Tests on mechanical behavior didn't show any clear trend in relation to fillers content, with variations between the samples shown through all the concentration range; overall, the presence of nanofillers don’t seem to significantly affect flexural and strength properties. Finally, the developed nanocomposite met the objective regarding surface and volume conductivity for electrostatic dissipation while maintaining the mechanical properties of the neat reinforced composite.
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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) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».