Evaluating the energy storage performance of polymer blends by phase-field simulation

电介质 材料科学 铁电性 电容器 储能 铁电聚合物 聚合物混合物 相(物质) 聚合物 电场 领域(数学) 纳米技术 化学物理 工程物理 光电子学 复合材料 电压 电气工程 热力学 物理 工程类 功率(物理) 数学 量子力学 纯数学 共聚物
作者
Zhe Ma,Zhonghui Shen,Run‐Lin Liu,Xiaoxiao Chen,Yang Shen,Long‐Qing Chen,Ce‐Wen Nan
出处
期刊:Applied Physics Letters [American Institute of Physics]
卷期号:125 (7) 被引量:1
标识
DOI:10.1063/5.0215392
摘要

Polymer blends are regarded as a straightforward and effective method to enhance the energy storage performance of dielectric film capacitors. However, how the components and structures within the blend systems affect the energy density and efficiency remains insufficiently explored in-depth. In this discourse, employing a polymer blend of ferroelectric and linear dielectric phases as a paradigm, we perform phase-field simulations to elucidate the effects of ferroelectric phase volume fractions, geometrical dimensions, and the dielectric constant of the linear phase on the energy storage capabilities. Concurrently, we have devised six divergent blending microstructures to probe the ramifications of structural variances on the overarching performance metrics. We also analyze the domain configurations and switching dynamics under varying electric fields to understand the performance variations and delineate the determinants conducive to superior energy density and efficiency. This paper theoretically establishes the component–content–structure–performance relationships of different polymer blend systems, which is expected to better guide the innovative design of new polymer blend dielectrics.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
风中忆枫发布了新的文献求助10
刚刚
ZSmile给ZSmile的求助进行了留言
1秒前
希望天下0贩的0应助jou采纳,获得10
1秒前
旷野天发布了新的文献求助10
2秒前
3秒前
无影随行完成签到,获得积分10
3秒前
小c完成签到 ,获得积分10
4秒前
4秒前
香蕉觅云应助鲤鱼青雪采纳,获得10
4秒前
奋斗枫完成签到,获得积分10
5秒前
7秒前
田田完成签到 ,获得积分10
8秒前
8秒前
汉堡包应助文文文采纳,获得10
8秒前
小蘑菇应助muqianyaowanan采纳,获得10
8秒前
科研通AI2S应助small采纳,获得10
9秒前
SciGPT应助球球采纳,获得10
10秒前
快乐小狗发布了新的文献求助10
10秒前
风中忆枫完成签到,获得积分10
10秒前
科研通AI2S应助小小采纳,获得10
11秒前
Link发布了新的文献求助10
11秒前
王甜完成签到 ,获得积分20
14秒前
英俊的铭应助简简单单采纳,获得10
16秒前
搜集达人应助简简单单采纳,获得10
16秒前
Akim应助Fiona采纳,获得10
17秒前
18秒前
田田关注了科研通微信公众号
21秒前
25秒前
NexusExplorer应助gaohigh采纳,获得10
26秒前
情怀应助Yvneerosy采纳,获得10
26秒前
28秒前
29秒前
oceanao应助lzz采纳,获得10
30秒前
hhc发布了新的文献求助10
31秒前
Lucas应助科研通管家采纳,获得10
31秒前
小二郎应助科研通管家采纳,获得10
31秒前
Elephes应助科研通管家采纳,获得30
31秒前
tdd应助科研通管家采纳,获得10
31秒前
orixero应助科研通管家采纳,获得10
31秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
32秒前
高分求助中
Evolution 10000
юрские динозавры восточного забайкалья 800
English Wealden Fossils 700
Mantiden: Faszinierende Lauerjäger Faszinierende Lauerjäger 600
Distribution Dependent Stochastic Differential Equations 500
A new species of Coccus (Homoptera: Coccoidea) from Malawi 500
A new species of Velataspis (Hemiptera Coccoidea Diaspididae) from tea in Assam 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3157313
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2808757
关于积分的说明 7878369
捐赠科研通 2467114
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1313219
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 630369
版权声明 601919