Dual Cross‐linked Vinyl Vitrimer with Efficient Self‐Catalysis Achieving Triple‐Shape‐Memory Properties
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As an emerging class of dynamic cross‐linked network, vitrimers have attracted much attention due to the combination of mechanical advantages of thermosets and recyclability of thermoplastics at an elevated temperature. In particular, most vitrimers with multi‐shape memory properties usually involve more than one thermal transition or molecular switch, which might pose a challenge for facile sample fabrication and potentially limits their applications. In pursuit of a more universal and simple route, utilizing commercially available and inexpensive reagents to prepare shape‐memory vitrimers with dual cross‐linked network from vinyl monomer‐derived prepolymers is reported here. Copolymerization of desired vinyl monomers gives prepolymers containing carboxyl and zinc carboxylate groups, which are later converted into vitrimers in a single step by post‐curing with diglycidylether of bisphenol A. The Zn2+ ions can not only act as physical crosslinking points through ionic coordination interactions, thus providing the triple‐shape‐memory properties, but also play the role of catalyst to activate transesterification in the dynamic covalent network. This new self‐catalyzed vitrimer has excellent transesterification efficiency, triple‐shape‐memory properties, and can be sufficiently healed and reprocessed at an elevated temperature. The proposed molecular design of self‐catalyzed materials opens a new avenue toward commercially relevant fabrication of high‐performance vitrimers with multiple shape‐memory properties.
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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 ».