Effect of Bimodality on the Adhesive Properties of Pressure Sensitive Adhesives: Role of Bimodal Particle Size and Molecular Weight Distributions
Notice bibliographique
Résumé
A one-pot, two-step miniemulsion polymerization approach was successfully used to create poly(2-ethyl hexyl acrylate/methyl methacrylate/acrylic acid) pressure sensitive adhesives with well-defined and predictable bimodal particle size distributions (PSDs) or bimodal molecular weight distributions (MWDs). The resulting viscoelastic (shear storage and loss moduli) and adhesive properties (i.e., loop tack, peel strength, and shear strength) were tested and compared to monomodal distributions of either particle size or molecular weight along with bimodal distributions created by postpolymerization blending. The results indicated that in situ bimodal MWDs offered superior values of PSA properties when compared to either monomodal MWDs or postpolymerization blends. Viscoelastic analysis of the in situ bimodal MWD samples showed that the proposed approach can effectively vary the MWDs and cross-linking densities of the resulting PSAs, thus tailoring the final properties. In comparison, the in situ bimodal PSD latexes did not show significant differences in viscoelastic behavior, but they exhibited large differences in PSA properties.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».