Self-Healing UV Curable Acrylate Coatings for Wood Finishing System, Part 1: Impact of the Formulation on Self-Healing Efficiency
Notice bibliographique
Résumé
In the wood flooring sector, good surface mechanical properties, such as abrasion and scratch resistance, are prerequisite. Surface wood protection is provided by finishing systems. Despite coating improvement, scratches formation on wood flooring is unavoidable. A new approach to increase service life is to confer the self-healing property to the finishing system. The most common coatings used for prefinished wood flooring are acrylate UV curable 100% solids coatings. They usually have good mechanical properties and high cross-linking density. The objective of this study was to develop and evaluate an intrinsic self-healing formulation, which is applicable to wood flooring. For this purpose, acrylate formulations were developed with monomers and oligomers carrying hydroxyl groups. To meet the requirements of wood application, hardness, and polymerization conversion of coatings were evaluated. König pendulum damping tests provide information on coating hardness and flexibility. Results around 80 oscillations is acceptable for UV curable wood sealer. The chemical composition was studied by FT-IR spectroscopy while dynamical mechanical analysis (DMA) was performed to determine glass transition temperature and cross-linking density. The self-healing behavior was evaluated by gloss and scratch depth measurements. The formulation’s composition impacted the hydrogen binding quantity, the conversion, the Tg and the cross-linking density. The (hydroxyethyl)methacrylate (HEMA) monomer provided self-healing and acrylated allophanate oligomer allowed self-healing and cross-linking. This study demonstrated that it is possible to combine high cross-linking density and self-healing property, using components with low steric hindrance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».