Effect of Cellulose Nanocrystals (CNC) Particle Morphology on Dispersion and Rheological and Mechanical Properties of Polypropylene/CNC Nanocomposites
Notice bibliographique
Résumé
Polypropylene (PP) nanocomposites containing spray-dried cellulose nanocrystals (CNC), freeze-dried CNC, and spray-freeze-dried CNC (CNCSFD) were prepared via melt mixing in an internal batch mixer. Polarized light, scanning electron, and atomic force microscopy showed significantly better dispersion of CNCSFD in PP/CNC nanocomposites compared with the spray-dried and freeze-dried CNCs. Rheological measurements, including linear and nonlinear viscoelastic tests, were performed on PP/CNC samples. The microscopy results were supported by small-amplitude oscillatory shear tests, which showed substantial rises in the magnitudes of key rheological parameters of PP samples containing CNCSFD. Steady-shear results revealed a strong shear thinning behavior of PP samples containing CNCSFD. Moreover, PP melts containing CNCSFD exhibited a yield stress. The magnitude of the yield stress and the degree of shear thinning behavior increased with CNCSFD concentration. It was found that CNCSFD agglomerates with a weblike structure were more effective in modifying the rheological properties. This effect was attributed to better dispersion of the agglomerates with the weblike structure. Dynamic mechanical analysis showed considerable improvement in the modulus of samples containing CNCSFD agglomerates. The percolation mechanical model with modified volume percolation threshold and filler network strength values and the Halpin-Kardos model were used to fit the experimental results.
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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 ».