Epoxy nanocomposites: Analysis and kinetics of cure
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The effect of organo‐nanoclay (Nanomer I30E) on the cure mechanism and kinetics of epoxy nanocomposites based on Epon 828 and Epicure 3046 was studied by means of dynamic differential scanning calorimetry (DSC) at four heating rates (2.5, 5, 10, and 20°C·min−1) and by Fourier transform infrared (FT‐IR) spectroscopy. The DSC cure data for epoxy‐amine mixtures with and without nanoclay was modeled by means of different approaches; the Kissinger and isoconversional models were used to calculate the kinetics parameters while the Avrami model was utilized to compare the cure behavior of the two systems. The Nanomer I30E was shown to initiate rapid homopolymerization of the Epon 828 resin at temperatures above 180°C. For the epoxy‐amine mixtures, the presence of nanoclay had little effect on the cure kinetics in the early stages (i.e., at lower temperatures), and the apparent activation energy was around 60 kJ·mol−1. However, in the later stages, the apparent activation energy increased significantly in the absence of nanoclay, but did not do so when it was present. The presence of nanoclay also lowered the final glass transition temperature by about 4°C. Polym. Eng. Sci. 44:1132–1141, 2004. © 2004 Society of Plastics Engineers.
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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 | 0,001 |
| 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 ».