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Enregistrement W2941877802 · doi:10.1039/c9cp00417c

A deconvolution protocol of the mechanical relaxation spectrum to identify and quantify individual polymer feature contributions to self-healing

2019· article· en· W2941877802 sur OpenAlexaff
Vincenzo Montano, Stephen J. Picken, Sybrand van der Zwaag, Santiago J. García

Notice bibliographique

RevuePhysical Chemistry Chemical Physics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer composites and self-healing
Établissements canadiensNovelis (Canada)
Organismes subventionnairesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésDeconvolutionRelaxation (psychology)Self-healingSelf-healing materialPolymerFeature (linguistics)Blind deconvolutionStatistical physicsPhysicsMaterials sciencePolymer scienceNuclear magnetic resonanceOpticsBiologyMedicinePhilosophyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Starting from experimental macro-rheological data, we develop a fitting protocol that succeeded in the separation of the overlapping relaxation phenomena in the dissipative regime for a set of intrinsic healing polymers healing most effectively near their glass transition temperature Tg. To allow for a proper deconvolution, the rheological master curves are converted to a relaxation spectrum (H(τ)) and this is fitted using an optimized mechanical model, e.g. the Maxwell-Weichert model. The deconvolution of overlapping segmental mobility and reversible interactions is successfully demonstrated for a set of polyimide and polyamide polymers containing none, one and two reversible dynamic features near-Tg. Through the fitting parameters, the relaxation timescale of each feature and their apparent process enthalpies are obtained. The quantitative data obtained using the fitting protocol are then compared to macroscopic healing results. As a result, a clear correspondence between the energy stored by the system to accomplish reversible (e.g. H-bonds, π-π) and chain interdiffusion relaxation transitions and the healing efficiency of such polymers are obtained. The implementation of this protocol allows for a clearer identification of the relevant mechanisms in self-healing polymers and paves the way for the development of more efficiently healable polymeric systems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,817

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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