Polymer nanocomposites are advanced nanomaterials which exhibit dramatic improvements in various mechanical, thermal and barrier properties as compared with the neat polymer. Polystyrene/ alumina nanocomposites were prepared by an ultrasound-assisted solution casting method at filler loadings ranging from 0.2 to 2% and also at different ultrasonic frequencies, viz. 58 kHz, 192/58 kHz, 430 kHz, 470 kHz and 1 MHz. The composites were subjected to mechanical property tests (tensile and impact tests) and cavitation erosion tests to study the enhancement in functional properties. Filler dispersion in the polymer matrix was observed by SEM analysis. The effect of frequency on filler dispersion in the matrix was studied by SEM analysis and functional property enhancement of the composite material. The composites prepared at dual (high/ low) frequency (192/58 kHz) were found to show better property enhancement at low filler loadings as compared with neat polymer and also with composites prepared without ultrasound, thus reinforcing the finding that ultrasound-assisted synthesis is a promising method for the synthesis of nanocomposites.
Experiments are performed to investigate the single-phase flow heat transfer augmentation of MWCNT/HT-B Oil in both smooth and micro-fin helical tubes with constant wall temperature. The tests in laminar regime were carried out in helical tubes with three curvature ratios of 2R/d=22.1, 26.3 and 30.4. Flow Reynolds number varied from 170 to 1800 resulting in laminar flow regime. The effect of some parameters such as the nanoparticles concentration, the dimensionless curvature radius (2R/d) and the Reynolds number on heat transfer was investigated for the laminar flow regime. The weight fraction of nanoparticles in base fluid was less than 0.4%. Within the applied range of Reynolds number, results indicated that for smooth helical tube the addition of nanoparticles to the base fluid enhanced heat transfer remarkably. However, compared to the smooth helical tube, the average heat transfer augmentation ratio for finned tube was small and about 17%. Also, by increasing the weight fraction of nanoparticles in micro-fin helical tubes, no substantial changes were observed in the rate of heat transfer enhancement.
Addition of nano-$SiO_2$ (NS) to geopolymer composites has been studied through measurement of compressive strengths, FTIR and XRD analysis. Alumino-silicate materials are coarse aggregate included waste concrete and demolished walls with its cementing binder, cement kiln dust (CKD) used and can possess a pronouncing activation for the geopolymer reaction resulting from the high alkali contents within. Materials prepared at water/binder ratios in a range of 0.30: 0.40 under curing of $40^{\circ}C$ and 100% Relative Humidity (R.H.), while the used activator is sodium hydroxide in the ratio of 2 wt. %. First, CKD is added in the ratio from 10 up to 50 wt., %, and the demolished walls was varied depending on the used CKD content, while using constant ratio of waste concrete (40 wt., %). Second step, depending on the optimum CKD ratio resulted from the first one (40 wt. %), so the control geopolymer mix composed of cement kiln dust, demolished walls and waste concrete in the ratio (40:20:40, wt %). Nano-silica partially replaced waste concrete by 1 up to 8%. Results indicated that, compressive strengths of geopolymer mixes incorporating nano-silica were obviously higher than those control one, especially at early ages and specially with 3%NS.
Nanofluids have recently triggered a substantial scientific interest as cooling media. However, their stability is challenging for successful engagement in industrial applications. Different factors, including temperature, nanoparticles and base fluids characteristics, pH, ultrasonic power and frequency, agitation time, and surfactant type and concentration, determine the nanofluid stability regime. Indeed, it is often too complicated and even impossible to accurately find the conditions resulting in a stabilized nanofluid. Furthermore, there are no empirical, semi-empirical, and even intelligent scenarios for anticipating the stability of nanofluids. Therefore, this study introduces a straightforward and reliable intelligent classifier for discriminating among the stability regimes of alumina-water nanofluids based on the Zeta potential margins. In this regard, various intelligent classifiers (i.e., deep learning and multilayer perceptron neural network, decision tree, GoogleNet, and multi-output least squares support vector regression) have been designed, and their classification accuracy was compared. This comparison approved that the multilayer perceptron neural network (MLPNN) with the SoftMax activation function trained by the Bayesian regularization algorithm is the best classifier for the considered task. This intelligent classifier accurately detects the stability regimes of more than 90% of 345 different nanofluid samples. The overall classification accuracy and misclassification percent of 90.1% and 9.9% have been achieved by this model. This research is the first try toward anticipting the stability of water-alumin nanofluids from some easily measured independent variables.
Mendez, Jose Antonio Cabello;Bueno, Jose de Jesus Perez;Valencia, Jorge Ivan Mendoza;Soto, Jonathan Soto;Lopez, Maria Luisa Mendoza;Guerrero, Mizraim Uriel Flores
Advances in nano research
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v.12
no.6
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pp.629-638
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2022
This work shows the impregnation of scents using a graphene sponge (GS). This was functionalized by the modified Hummers method, pursuing to add different functional groups. It is proposed to achieve the release and seek to control it through electrical potential applied to the graphene sponge with essential oils. The graphene sponge was functionalized and steeped with two kinds of oil. The electrochemical study demonstrates the variation in the electrochemical behaviour of the functionalized graphene sponge without and impregnated with oil. The release of the oil and its aromatic scents was carried out by applying an electrical potential of 30 V, with a release rate of 1.86 mg/min. The heating of the sample that causes the release of oil, associated with the electrical resistance of the system, reaches temperatures of about 150℃. The essential oils, graphene sponge, surfactant, graphene sponge with essential oils, graphene sponge recuperated after applying electric potential, graphene sponge recovered by temperature and dipropylene glycol (DPG) were characterized using Fourier transformed infrared spectroscopy (FTIR), digital microscopy, and x-ray photoelectron spectroscopy (XPS).
In this paper, a pulsed picosecond laser dressing method for bronze-bonded diamond wheel is studied systematically and comprehensively. The picosecond laser pulse ablation experiment is carried out, and the ablation thresholds of bronze-bonded and diamond abrasive particle are measured respectively. The results indicate that the single-pulse ablation thresholds of bronze-bonded are 0.89J/cm2, 0.24J/cm2 during strong/weak ablation stages. And the multi-pulse ablation thresholds of diamond abrasive particle are 1.69J/cm2, 0.49J/cm2 during strong/weak ablation stages. Obviously, diamond grains have less thermal damage during the process of gentle ablation. The diamond grains of the grinding wheel surface are graphitized during laser dressing. The bronze-bonded is relatively smooth and organizational stability, and the diamond grits have suitable prominent height, which are beneficial to maintain the good grinding performance of dressed bronze-bonded diamond grinding wheels.
This experimental study investigated friction stir welding (FSW) of the acrylonitrile-butadiene-styrene (ABS) T-joint in the presence of various nano-silica levels. This study aim to handle the drawbacks of the friction stir welding (FSW) of an ABS T-joint with various quantity of nanoparticles and assess the performance of nanoparticles in the welded joint. Moreover, the relationship between the nanoparticle quantity and FSW was analyzed using response surface methodology (RSM) Box-Behnken design. The input parameters were the tool rotation speed (400, 600, 800 rpm), the transverse speed (20, 30, 40 mm/min), and the nano-silica level (0.8, 1.6, 2.4 g). The tensile strength of the prepared specimens was determined by the universal testing machine. Silica nanoparticles were used to improve the mechanical properties (the tensile strength) of ABS and investigate the effect of various FSW parameters on the ABS T-joint. The results of Box-Behnken RSM revealed that sound joints with desired characteristics and efficiency are fabricated at tool rotation speed 755 rpm, transverse speed 20 mm/min, and nano-silica level 2.4 g. The scanning electron microscope (SEM) images revealed the crucial role of silica nanoparticles in reinforcing the ABS T-joint. The SEM images also indicated a decrease in the nanoparticle size by the tool rotation, leading to the filling and improvement of seams formed during FSW of the ABS T-joint.
Weihua Luo;Ahmed H. Janabi;Joffin Jose Ponnore;Hanadi Hakami;Hakim AL Garalleh;Riadh Marzouki;Yuanhui Yu;Hamid Assilzadeh
Advances in nano research
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v.16
no.6
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pp.531-548
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2024
The study focuses on using remote sensing to gather data about the Earth's surface, particularly in urban environments, using satellites and aircraft-mounted sensors. It aims to develop a classification framework for road targets using multi-spectral imagery. By integrating Convolutional Neural Networks (CNNs) with XGBoost, the study seeks to enhance the accuracy and efficiency of road target identification, aiding urban infrastructure management and transportation planning. A novel aspect of the research is the incorporation of quantum sensors, which improve the resolution and sensitivity of the data. The model achieved high predictive accuracy with an MSE of 0.025, R-squared of 0.85, RMSE of 0.158, and MAE of 0.12. The CNN model showed excellent performance in road detection with 92% accuracy, 88% precision, 90% recall, and an f1-score of 89%. These results demonstrate the model's robustness and applicability in real-world urban planning scenarios, further enhanced by data augmentation and early stopping techniques.
This article investigates the free vibration behavior of carbon nanotube reinforced composite (CNTRC) beams embedded using variational analytical methods and artificial neural networks (ANN). The material properties of layered functionally graded CNTRC (FG-CNTRC) beams are estimated using nonlocal parameters modified power-law with different types of CNT distributions through the thickness direction of the beam. Adopting Eringen's nonlocal elasticity theory to capture the small size effects, the nonlocal governing equations are derived and solved using the analytical method. And also, the problem was analyzed using the ANN method. The architecture of the proposed ANN model is 3-9-1. In the experiments, we used 112 different data to predict the natural frequency using ANN. Based on the nonlocal differential constitutive relations of Eringen, the equations of motion as well as the boundary conditions of the beam are derived using Hamilton's principle. The classical beam theory is used to formulate a governing equation for predicting the free vibration of laminated CNTRC beams. According to the experimental results, the prediction ability of the ANN model is very good and the natural frequency can be predicted in ANN without attempting any experiments.
Lee, Dae-Young;Nam, Jung-Gun;Han, Kang-Soo;Yeo, Yun-Jong;Lee, Useung;Cho, Sang-Hwan;Ok, Jong G.
Advances in nano research
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v.13
no.2
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pp.199-206
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2022
We present the high-brightness large-area 10.1" in-cell polarizer display panel integrated with a wire grid polarizer (WGP) and metal reflector, from the initial design to final system development in a commercially feasible level. We have modeled and developed the WGP architecture integrated with the metal reflector in a single in-cell layer, to achieve excellent polarization efficiency as well as brightness enhancement through the light recycling effect. After the optimization of key experimental parameters via Taguchi method, the roll nanoimprint lithography employing a flexible large-area tiled mold has been utilized to create the 90 nm-pitch polymer resist pattern with the 54.1 nm linewidth and 5.1 nm residual layer thickness. The 90 nm-pitch Al gratings with the 51.4 nm linewidth and 2150 Å height have been successfully fabricated after subsequent etch process, providing the in-cell WGPs with high optical performance in the entire visible light regime. Finally we have integrated the WGP in a commercial 10.1" display device and demonstrated its actual operation, exhibiting 1.24 times enhancement of brightness compared to a conventional film polarizer-based one, with the contrast ratio of 1,004:1. Polarization efficiency and transmittance of the developed WGPs in an in-cell polarizer panel achieve 99.995 % and 42.3 %, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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