Deformation Drives Alignment of Nanofibers in Framework for Inducing Anisotropic Cellulose Hydrogels with High Toughness
Notice bibliographique
Résumé
Deformation-driven alignment of macromolecules or nanofibers leading to anisotropy is a challenge in functional soft materials. Here, tough cellulose hydrogels that exhibited deformation-induced anisotropy are fabricated by reacting cellulose with a small amount of epichlorohydrin (EPI) in LiOH/urea solution and subsequent treating with dilute acid. The loosely cross-linked network that was obtained via chemical cross-linking of cellulose with EPI as a large framework maintained the elasticity of hydrogels, whereas nanofibers produced by the acid treatment formed physical cross-linked networks through hydrogen bonds which could efficiently dissipated mechanical energy. Meanwhile, the nanofibers could further aggregate to form submicrobundles and participate in the formation of frameworks during the acid treatment. Under deformation, the nanofibers and submicrobundles in the physical networks synchronize easily to align with the large framework, generating the rapidly responsive birefringence behaviors with highly stable colors. Thus, the cellulose hydrogels possessing sensitively mechano-responsive behavior could be utilized as a dynamic light switch and a soft sensor to accurately detect small external force, respectively. This work opens a novel pathway to construct tough and mechanoresponsive hydrogels via a green conversion of natural polysaccharide.
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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 ».