Freeform DIW 3D Printing of Mechanically Tunable Graphene-Oxide Based Nanocomposites
Bibliographic record
Abstract
Les nanocomposites à base d'oxyde de graphène (GO) représentent une avenue prometteuse pour exploiter les propriétés inhérentes du GO dans diverses applications. Les approches conventionnelles pour fabriquer ces nanocomposites impliquent généralement la dispersion des nanoparticules dans un polymère fondu, ce qui limite la quantité de GO pouvant être incorporée et sous-utilise les propriétés uniques du GO. Bien que l'impression 3D directe à base d'encre (DIW) de GO offre des promesses pour augmenter la quantité de nanoparticules incorporée, la nature fluidifiante de son encre pose des défis importants pour atteindre des architectures véritablement tridimensionnelles, notamment des structures en porte-à-faux. Pour relever cette contrainte, nous avons mis au point une technique innovante pour construire des nanocomposites à base de GO en combinant l'impression 3D DIW et la polymérisation interfaciale. Notre méthodologie implique la polymérisation rapide du filament à base de GO à température ambiante, ce qui renforce efficacement la rigidité du filament pour soutenir les structures en porte-à-faux. De plus, elle offre une polyvalence dans la synthèse d'une gamme diversifiée de polymères. La sélection soigneuse de précurseurs de polymères distincts permet de personnaliser les propriétés mécaniques des structures imprimées
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".