Foaming of reactively modified polypropylene: Effects of rheology and coagent type
Notice bibliographique
Résumé
A series of linear controlled rheology polypropylenes were produced through reaction with dicumyl peroxide in the melt state, to investigate the effect of molecular weight and viscosity on foaming. Foaming experiments by compression molding, using a chemical blowing agent (azodicarbonamide), and by batch foaming using nitrogen-blowing agent, revealed that lower viscosity promoted higher expansion ratios and larger cells, due to reduced resistance to cell growth. Linear polypropylene was further modified using trimethylolpropane trimethacrylate and triallyl trimesate coagents. Coagent modification resulted in pronounced changes in the shear thinning and elasticity of the modified polypropylenes. However, evidence of long-chain branching was only present in polypropylene modified by triallyl trimesate. Foams based on coagent-modified polypropylenes had higher expansion ratios than their degraded counterparts. This was ascribed in part to the lower viscosities, and to a nucleating effect, arising from the presence of a finely dispersed phase of coagent-rich nanoparticles. Strain hardening in polypropylenes modified by triallyl trimesate further resulted in a finer cell structure, due to suppressed coalescence.
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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) | 0,000 | 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 ».