Enhanced Foamability with Shrinking Microfibers in Linear Polymer
Notice bibliographique
Résumé
Strain hardening has important roles in understanding material structures and polymer processing methods, such as foaming, film forming, and fiber extruding. A common method to improve strain hardening behavior is to chemically branch polymer structures, which is costly, thus preventing users from controlling the degree of behavior. A smart microfiber blending technology, however, would allow cost-efficient tuning of the degree of strain hardening. In this study, we investigated the effects of compounding polymers with microfibers for both shear and extensional rheological behaviors and characteristics and thus for the final foam morphologies formed by batch physical foaming with carbon dioxide. Extensional rheometry showed that compounding of in situ shrinking microfibers significantly enhanced strain hardening compared to compounding of nonshrinking microfibers. Shear rheometry with linear viscoelastic data showed a greater increase in both the loss and storage modulus in composites with shrinking microfibers than in those with nonshrinking microfibers at low frequencies. The batch physical foaming results demonstrated a greater increase in the cell population density and expansion ratio with in situ shrinking microfibers than with nonshrinking microfibers. The enhancement due to the shrinkage of compounded microfibers decreasing with temperature implies that the strain hardening can be tailored by changing processing conditions.
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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 ».