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Enregistrement W2525556803 · doi:10.1002/mame.201600242

A New Approach to Supertough Poly(lactic acid): A High Temperature Reactive Blending

2016· article· en· W2525556803 sur OpenAlexafffund
Yury Yuryev, Amar K. Mohanty, Manjusri Misra

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Materials and Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Ministry of Research, Innovation and ScienceOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Mots-clésMaterials scienceToughnessNucleationComposite materialLactic acidExtenderPolyesterTougheningAcrylateEpoxyIzod impact strength testMethacrylatePolymer chemistryPolyurethaneChemical engineeringPolymerCopolymerOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel approach to PLA toughening is proposed in this study. Poly(lactic acid) (PLA) is toughened using poly(ethylene‐ n ‐butylene‐acrylate‐ co ‐glycydyl methacrylate) (EBA‐GMA) as a reactive compatibilizer with the aid of an epoxy‐based chain extender. It is found that the toughening effect of EBA‐GMA in the binary blend investigated is strongly influenced by blending temperature. Blending at high temperatures which are non‐typical for PLA processing (over 250 °C) allows toughness to be increased by an order of magnitude when compared to the toughness of blends prepared at low temperatures (below 200 °C). This effect is attributed to a combination of factors, namely an increasing rate of reactive bonding between PLA and EBA‐GMA at elevated temperatures and enhanced interfacial adhesion between PLA and EBA‐GMA phases. DSC studies show that PLA/EBA‐GMA bonding on the interface acts as an efficient nucleator for PLA. The nucleation ability of the PLA/EBA‐GMA interface strongly depends on blend processing temperature and gradually increases with increasing blending temperature. The PLA/EBA‐GMA interface shows its highest nucleation ability at 250 °C. image

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,175 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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