Polymer functionalized nanoparticles in liquid crystals: combining PDLCs with LC nanocomposites
Notice bibliographique
Résumé
Liquid crystal (LC)-polymer blends are important stimuli responsive materials already employed in a wide range of applications whereas nanoparticle (NP)-LC blends are an emerging class of nanocomposites. Polymer ligands offer the advantages of synthetic simplicity along with chemical and molecular weight tunability. Here we compare the phase behavior of 5CB blended with poly(ethylene oxide) (PEO) and with gold NPs functionalized with thiolated PEO (AuNP-PEO) as a function of PEO concentration by DSC, POM and 13C NMR spectroscopy. Both PEO and the AuNP-PEO form uniform dispersions in isotropic 5CB and phase separate below the I-N phase transition temperature. Above the PEO crystallization temperature, the PEO/5CB blends show the expected biphasic state of PEO rich-isotropic liquid co-existing with PEO-poor nematic droplets. At PEO concentrations above 10 wt%, nematic 5CB nucleates with PEO crystallization. Both PEO and AuNP-PEO induce homeotropic alignment of the 5CB matrix immediately below TNI. The AuNP-PEO/5CB blends form thermally reversible cellular networks similar to AuNPs functionalized with low molecular weight mesogenic ligands. A thermodynamic model to account for the observed phase behavior is presented.
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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 ».