Computer Simulation of Anisotropic Polymeric Materials Using Polymerization-Induced Phase Separation under Combined Temperature and Concentration Gradients
Notice bibliographique
Résumé
In this study, the self-condensation polymerization of a tri-functional monomer in a monomer-solvent mixture and the phase separation of the system were simultaneously modeled and simulated. Nonlinear Cahn–Hilliard and Flory–Huggins free energy theories incorporated with the kinetics of the polymerization reaction were utilized to develop the model. Linear temperature and concentration gradients singly and in combination were applied to the system. Eight cases which faced different ranges of initial concentration and/or temperature gradients in different directions, were studied. Various anisotropic structural morphologies were achieved. The numerical results were in good agreement with published data. The size analysis and structural characterization of the phase-separated system were also carried out using digital imaging software. The results showed that the phase separation occurred earlier in the section with a higher initial concentration and/or temperature, and, at a given time, the average equivalent diameter of the droplets was larger in this region. While smaller droplets formed later in the lower concentration/temperature regions, at the higher concentration/temperature side, the droplets went through phase separation longer, allowing them to reach the late stage of the phase separation where particles coarsened. In the intermediate stage of phase separation, was found proportional to t * α , where α was in the range between 1 3 and 1 2 for the cases studied and was consistent with published results.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».