Unraveling bio-inspired pre-swollen effects of tetra-polyethylene glycol double network hydrogels with ultra-stretchable yielding strain
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Incorporating flexible cross-links into a brittle network for hydrogel not only significantly improves its toughness, but also effectively provides opportunities to design novel double network (DN) hydrogels with targeted properties and multi-functionalities. However, the principles and toughening mechanisms behind many of experimental studies have not been investigated. In this paper we proposed, for the first time, a phenomenological model for the DN hydrogels, which were derived from tetra-polyethylene glycol (tetra-PEG) first network, molecular stent and polyacrylamide (PAAm) second network, and theoretically and experimentally studied the pre-swollen effects on their ultra-stretchable yielding strains. Based on the Flory–Huggins solution theory, the pre-swollen effect of polar molecular stents on the mechanical properties of tetra-PEG/PAAm DN hydrogels was investigated. Finally, the constitutive stress–strain relationships of two-stage loading process were established for the overall response of mechanical behavior, and a good agreement between the numerically simulated results with the experimental ones has been achieved. This study provides a fundamental understanding of the working mechanism of pre-swollen effects and the design guidance for the ultra-stretchable and toughened DN hydrogels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».