Dynamic postpolymerization of 3D‐printed photopolymer nanocomposites: Effect of cellulose nanocrystal and postcure temperature
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Cellulose nanocrystal (CNC) reinforced methacrylate (MA) resin nanocomposite was prepared by 3D stereolithography printing. A postcure process, where the printed nanocomposite was heat‐treated under different temperatures, was applied to improve the property of the printed nanocomposites. To investigate the effect of CNC and postcure temperature on the kinetic behavior of the postpolymerization of printed nanocomposites, Fourier‐transform infrared spectroscopy and differential scanning calorimetry measurement of the printed nanocomposites before and after postcure were analyzed. The postpolymerization of MA nanocomposites was promoted at a postcure temperature of 140 °C for the printed 0.5% CNC/MA nanocomposites compared to the printed MA resin. The addition of CNC retarded the polymerization of MA resin during 3D printing, resulting in poorer mechanical properties of the printed nanocomposites compared to the printed MA resin. However, after postcure, the mechanical properties of the printed nanocomposites were improved by the postpolymerization of the MA nanocomposites. © 2018 Wiley Periodicals, Inc. J. Polym. Sci., Part B: Polym. Phys. 2018, 56, 935–946
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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 | 0,001 |
| 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 ».