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Enregistrement W2030059193 · doi:10.1002/app.30573

Semi‐ and full‐interpenetrating polymer networks based on polyurethane produced from canola oil and poly(methyl methacrylate)

2009· article· en· W2030059193 sur OpenAlexaff
Xiaohua Kong, Susheng Tan, Suresh S. Narine

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer composites and self-healing
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolyurethaneMaterials scienceDifferential scanning calorimetryPolymerPoly(methyl methacrylate)Ultimate tensile strengthInterpenetrating polymer networkDynamic mechanical analysisPolymer chemistryMethacrylateMethyl methacrylateAcrylateComposite materialPhase (matter)Chemical engineeringCopolymerChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Semi‐ and full‐interpenetrating polymer networks (IPNs) were prepared using polyurethane (PUR) produced from a canola oil‐based polyol with primary terminal functional groups and poly(methyl methacrylate) (PMMA). The properties of the material were studied and compared using dynamic mechanical analysis (DMA), differential scanning calorimetry (DSC), and tensile measurements. The morphology of the IPNs was investigated using atomic force microscopy (AFM). Semi‐IPNs demonstrated different thermal mechanical properties, mechanical properties, phase behavior, and morphology from full IPNs. Both types of IPNs studied are two‐phase systems with incomplete phase separation. However, the extent of phase separation is significantly more advanced in the semi‐IPNs compared with the full IPNs. All the semi‐IPNs exhibited higher values of elongation at break for all proportions of acrylate to polyurethane compared with the corresponding full IPNs. These differences are mainly due to the fact that in the case of semi‐IPNs, one of the constituting polymers remains linear, so that it exhibits a loosely packed network and relatively high mobility, whereas in the case of full IPNs, there is a higher degree of crosslinking, which restricts the mobility of the chains. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. J Appl Polym Sci, 2009

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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