SBS and SEBS block copolymers as impact modifiers for polypropylene compounds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Blends of polypropylene (PP) and thermoplastic elastomers (TPE), namely SBS (styrene‐butadiene‐styrene) and SEBS (styrene‐ethylene/1‐butene‐styrene) block copolymers, were prepared to evaluate the effectiveness of the TPE type as an impact modifier for PP and influence of the concentration of elastomer on the polymer properties. Polypropylene homopolymer (PP‐H) and ethylene–propylene random copolymer (PP‐R) were evaluated as the PP matrix. Results showed that TPEs had a nucleating effect that caused the PP crystallization temperature to increase, with SBS being more effective than SEBS. Microstructure characterization tests showed that in most cases PP/SEBS blends showed the smallest rubber droplets regardless of the matrix used. It was seen that SEBS is a more effective toughening agent for PP than SBS. At 0°C the Izod impact strength of the PP‐H/SEBS 30% b/w blend was twofold higher than the SBS strength, with the PP‐R/SEBS 30% b/w blend showing no break. A similar behavior on tensile properties and flexural modulus were observed in both PP/TPE blends. Yield stress and tensile strength decreased and elongation at break increased by expanding the dispersed elastomeric phase in the PP matrix. © 2004 Wiley Periodicals, Inc. J Appl Polym Sci 95: 254–263, 2005
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».