Effect of Nano-silica Content on Properties of Waterborne Polyurethane Composites
Notice bibliographique
Résumé
We have prepared waterborne polyurethane(WPU) nano-SiO2 composites by in situ polymerization,during which modified silica sol was first mixed with the N-methyl-pyrolidone(NMP),and then polyme-rization was carried out with the addition of isophorone diiocyanate(IPDI),polycaprolactone(PCL) dimethylol-propionic acid(DMPA) and dibutyltin dilaurate.Effects of nano-silica content on the thermal and mechanical properties of WPU/nano-silica composites were investigated by thermogravimetric analysis(TGA),differential scanning calorimetry(DSC),transmittance electron microscopy(TEM) and dynamic mechanical analysis(DMA).The experiment results show that the nano-silica particles were well dispersed in the WBPU solution when the silica content was lower than 3.0%,a wider Tg gap and higher microphase separation degree between soft and hard segment were observed for WPUNS,and the thermal degradation temperature of the composite was higher than that of a pure WPU at temperature over 50 ℃.Besides,as the nano-silica content was increased from 0 to 0.5%,the elongation at break and water swell were decreased from 550% to 430% and 16.8% to 4.5%,respectively,while,the tensile strength was increased from 3.4 MPa to 5.95 MPa.As the nano-silica content was increased to 2.5%,the elongation at break and water swell decreased to 210% and 2.3%,and the tensile strength increased to 7.58 MPa.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».