Energy‐Dissipating Polymeric Silicone Surfactants
Notice bibliographique
Résumé
Materials that are able to withstand impact loadings by dissipating energy are crucial for a broad range of different applications, including personal protective applications. Shear-thickening fluids (STFs) are often used for this purpose, but their preparation is still limited, in part, to high production costs. It is demonstrated that polymeric surfactants comprised of linear telechelic sugar-modified silicones-with neither additives nor particles-generate transient polymer networks (TPNs) that represent a promising alternative to STFs. The reported polymers have distinct viscoelastic properties and can turn from a liquid into a rubbery network when force is applied. Saccharide-modified silicones with short chains (degree of polymerization (DP) ≈ 34, 68) are solids, but become energy-absorbing viscoelastic fluids when diluted in low-viscosity silicone oils; longer silicones (DP ≈ 338, 675) with low saccharide contents are viscoelastic fluids at room temperature. Excellent damping properties are found for the reported silicone surfactants, even those containing only 0.1% saccharides. The degree of energy absorption can be tailored simply by controlling the sugar/silicone ratio.
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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 ».