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Enregistrement W2560737610 · doi:10.1002/app.44677

Crystallinity and mechanical properties of polylactide/ether‐amide copolymer blends

2016· article· en· W2560737610 sur OpenAlexaff
Thibault Jauzein, Michel A. Huneault, Marie‐Claude Heuzey

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensUniversité de SherbrookePolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrystallinityCopolymerMaterials sciencePolymer scienceEtherPolymer chemistryComposite materialPolymer blendChemical engineeringPolymerOrganic chemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The present study focuses on the improvement of impact properties and particularly on the interaction between crystallinity development and mechanical properties of impact modified polylactide (PLA). The PLA was toughened by the addition of a random linear ether‐amide copolymer (PEBAX 3533™). A random copolymer of ethylene, methyl‐acrylate, and glycidyl‐methacrylate (LOTADER AX8900™) was also used to reactively compatibilize the ether‐amide copolymer with the PLA matrix. Melt rheology of the blends was investigated in small amplitude oscillatory shear and showed that the impact modifier could significantly influence the viscoelastic response of the material. The Izod impact resistance and tensile properties were measured using standard testing protocols. The blend morphology was also examined using scanning electron microscopy on cryofractured and microtomed surfaces, while the crystalline morphology was assessed by optical microscopy. A sub‐micron dispersion of the impact modifier was achieved in the presence of the reactive compatibilizer. Significantly improved impact strength was found with 10 wt % impact modifier. High crystallinity samples showed the highest impact strength with values reaching 68 kJ/m 2 , hence a 20‐fold improvement with respect to the neat PLA. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. J. Appl. Polym. Sci. 2017 , 134 , 44677.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,755

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,202 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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