Deformation Drives Alignment of Nanofibers in Framework for Inducing Anisotropic Cellulose Hydrogels with High Toughness
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 découle