Preparation and characterization of vinylidene chloride‐<i>co</i>‐vinyl chloride copolymer/fluorinated synthetic mica nanocomposites I thermal and mechanical properties studies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Poly(vinylidene chloride‐ co ‐vinylchloride)/organically modified fluorinated synthetic mica (MEE) (VDC‐VC/MEE) nanocomposites were prepared by melt blending of VDC‐VC copolymer with MEE, in the presence of dioctyl phthalate (DOP) which acted as a plasticizer and a cointercalating agent. The nanostructure, thermal, and dynamic mechanical properties of the VDC‐VC/MEE nanocomposites were studied by wide angle X‐ray diffractometer (WAXD), scanning electron microscope (SEM), transmission electron microscope (TEM), thermogravimetric analyzer (TGA), and dynamic mechanical analyzer (DMA). It was found that partially intercalated and partially exfoliated structures coexisted in VDC‐VC/MEE nanocomposities. Below 8 wt % MEE content, the intercalation effect of nanocomposites decreased with increasing the MEE content. Under a nitrogen atmosphere, VDC‐VC/MEE nanocomposites exhibited a single step thermal degradation behavior. The nanostructure of VDC‐VC/MEE can effectively prevent volatile gases from being released, and thus enhances its thermal stability. The thermal stability of VDC‐VC/MEE nanocomposites is strongly related to the morphology of nanocomposites and the degraded composites structure. DMA revealed a significant improvement in the storage modulus within the testing temperature range. The increase in storage modulus depends on the MEE content, which is attributed to the dispersed phase morphology. The glass transition temperature of VDC‐VC/MEE nanocomposites is affected by the chain mobility in the nanocomposites rather than the aggregative morphology. © 2008 Wiley Periodicals, Inc. J Polym Sci Part B: Polym Phys 46: 1214–1225, 2008
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».