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Enregistrement W3163750818 · doi:10.1063/5.0053790

Dynamics and stress relaxation of bidisperse polymer melts with unentangled and moderately entangled chains

2021· article· en· W3163750818 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueRheology and Fluid Dynamics Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCompute Canada
Mots-clésViscoelasticityQuantum entanglementPolymerDispersityDynamics (music)Relaxation (psychology)Chain (unit)Molecular dynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polydispersity is inevitable in industrially produced polymers. Established theories of polymer dynamics and rheology, however, were mostly built on monodisperse linear polymers. Dynamics of polydisperse polymers is yet to be fully explored—specifically how chains of different lengths affect the dynamics of one another in a mixture. This study explored the dynamics of bidisperse polymer melts using molecular dynamics and a bead–spring chain model. Binary mixtures between a moderately entangled long-chain species and an unentangled or marginally entangled short-chain species were investigated. We found that adding short chains can significantly accelerate the dynamics of the long chains by substantially lessening their extent of entanglement. Meanwhile, although introducing long chains also hinders the motion of the short chains, it does not qualitatively alter the nature of their dynamics—unentangled short chains still follow classical Rouse dynamics even in a matrix containing entangled chains. Detailed Rouse mode analysis was used to reveal the effects of entanglement at chain segments of different scales. Stress relaxation following a step shear strain was also studied, and semi-empirical mixing rules that predict the linear viscoelasticity of polydisperse polymers based on that of monodisperse systems were evaluated with simulation results.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,729
Score d'incertitude au seuil0,450

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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