Quantifying Polymer Chain Orientation in Strong and Tough Nanofibers with Low Crystallinity: Toward Next Generation Nanostructured Superfibers
Notice bibliographique
Résumé
Advanced fibers revolutionized structural materials in the second half of the 20th century. However, all high-strength fibers developed to date are brittle. Recently, pioneering simultaneous ultrahigh strength and toughness were discovered in fine (<250 nm) individual electrospun polymer nanofibers (NFs). This highly desirable combination of properties was attributed to high macromolecular chain alignment coupled with low crystallinity. Quantitative analysis of the degree of preferred chain orientation will be crucial for control of NF mechanical properties. However, quantification of supramolecular nanoarchitecture in NFs with low crystallinity in the ultrafine diameter range is highly challenging. Here, we discuss the applicability of traditional as well as emerging methods for quantification of polymer chain orientation in nanoscale one-dimensional samples. Advantages and limitations of different techniques are critically evaluated on experimental examples. It is shown that straightforward application of some of the techniques to sub-wavelength-diameter NFs can lead to severe quantitative and even qualitative artifacts. Sources of such size-related artifacts, stemming from instrumental, materials, and geometric phenomena at the nanoscale, are analyzed on the example of polarized Raman method but are relevant to other spectroscopic techniques. A proposed modified, artifact-free method is demonstrated. Outstanding issues and their proposed solutions are discussed. The results provide guidance for accurate nanofiber characterization to improve fundamental understanding and accelerate development of nanofibers and related nanostructured materials produced by electrospinning or other methods. We expect that the discussion in this review will also be useful to studies of many biological systems that exhibit nanofilamentary architectures and combinations of high strength and toughness.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».