Rheological, Mechanical, and thermal properties of polylactide/cellulose nanofiber biocomposites
Notice bibliographique
Résumé
Biocomposites based on polylactide (PLA) and cellulose nanofibers (CNFs) were prepared via a solution method. The effects of CNFs on rheological, mechanical, thermal, and optical properties of PLA were investigated. Scanning electron microscopy showed that the CNFs were fairly dispersed/distributed in the PLA. Significant increases in the rheological properties of PLA/CNF composites and a remarkable shear‐thinning behavior were observed. Also, apparent yield stress and a transition from liquid‐ to solid‐like behavior indicated a strong 3D network of CNFs. At room temperature, the storage and Young moduli were increased by 50% for the composite containing 5 wt% CNFs as compared to the neat PLA, whereas the tensile strength was increased up to 31%. The Krenchel model was shown to predict well the Young modulus for lower concentrations of CNFs. Moreover, relative to the neat PLA the storage modulus in flexion at 70°C increased by 264% for PLA containing 5 wt% CNFs. Increased crystalline content and a positive shift of the crystallization temperature by incorporating the CNFs in PLA were observed. Also, good light transparency was retained for these PLA/CNF biocomposites. These results show that the preparation method employed in this work leads to PLA/CNF composites with considerably enhanced properties. POLYM. COMPOS., 39:1752–1762, 2018. © 2016 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 | 0,000 |
| 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 ».