MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7132988223

Ultra-Flexible Piezoresistive Nanocomposite Foam Sensing Systems for Force Mapping

2023· dissertation· W7132988223 sur OpenAlexafffund
Pardis Ghahramani

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2023
Typedissertation
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNanocompositeFabricationCarbon nanotubePiezoresistive effectPorosityPolydimethylsiloxaneThermoplastic polyurethaneElastic modulusPorous mediumModulus
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The growing interest in the fabrication of flexible nanocomposite sensors, along with the limitation of current technologies, prompted us to develop new types of nanocomposite foam structures that possess high sensitivity, repeatable piezoresistive behavior, ultra-flexibility, high compressibility, and high mechanical properties. In this context, a comprehensive study that investigates the effect of various polymer matrices, conductive filler contents, foam porosity, foam morphology, and different manufacturing methods on the piezoresistivity, sensitivity, and mechanical properties of nanocomposite foams was conducted. Moreover, for a better understanding of porous and nonporous nanocomposites’ mechanical behavior, micromechanical modeling approaches were used to predict their elastic modulus.The first phase of this research work was focused on the fabrication and characterization of mechanical and electrical properties of polydimethylsiloxane (PDMS)/multi-walled carbon nanotube (MWCNT) nanocomposite foams. Eshelby-Mori-Tanaka (EMT) and Halpin-Tsai (HT) micromechanical approaches and extended Gibson and Ashby’s approach were applied to theoretically predict the elastic modulus of nonporous and porous PDMS/MWCNT. The results indicated that optimal porosity (60%) and MWCNT content (0.5 wt.%) could guarantee improvement in pressure sensitivity and Young’s modulus of PDMS/MWCNT nanocomposite foams. In the second phase, we focused on the fabrication of thermoplastic polyurethane (TPU) based closed-cell nanocomposite foams through different cost-effective scalable manufacturing methods. Porous TPU/MWCNT nanocomposites foamed by implementing a chemical blowing agent (CBA) into the nanocomposite matrix through combined compounding-compression molding methods, demonstrated high elastic modulus (up to 6.2 ± 0.6 MPa) and compressibility (up to 68.5% compressive strain). According to the theoretical approaches, different modifications of HT employed in solid TPU/MWCNT, and Gibson and Ashby’s method employed in foam TPU/MWCNT were in good agreement with experimental results in predicting elastic modulus. To improve MWCNT dispersion, TPU/MWCNT nanocomposite foams were fabricated by solvent casting method using thermo-expandable blowing agents. The cyclic mechanical testing showed a repeatable piezoresistive behavior and deformation in each cycle with constant hysteresis for these materials. Results indicated that higher MWCNT and blowing agent contents reduced the electrical resistance of nanocomposite foams; however, in response to the compression deformation and formation of new conductive pathways, an optimum level of both parameters was necessary to meet higher pressure sensitivity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,272 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTSpace→Même sujetAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials→Travaux en français237 207→