Exploring The Rheological, Crystallization, And Mechanical Property Behaviour Of Stereocomplexed Poly(Lactide) Blends, And Their Crystalline Network Structures
Notice bibliographique
Résumé
Poly(L-lactide) (PLLA) is a bio-based and compostable polymer with significant potential for replacing petroleum-derived polymers. However, its poor crystallization kinetics, melt strength and low thermal resistance limit PLLA's processability and application in high-performance components. Nevertheless, these issues can simultaneously be overcome by melt-blending PLLA with poly(D-lactide) (PDLA) to form stereocomplex crystallites with a melting temperature about 50C above that of neat homopolymers. These stereocomplex crystallites have a strong nucleating effect and remarkably enhance PLLA's melt strength, while imparting enhanced thermal resistance. Moreover, if drawn from the melt-state, the stereocomplex crystallites can be transformed into in situ nanofibers. The incorporation of stereocomplex nanofibers in PLLA has been linked to noticeable improvements to crystallization behaviour and a reduction in boiling water shrinkage, relative to conventional spherulitic stereocomplex crystallites. Synthesizing from previous work, the aim of this current work is to tune the properties of in situ fibrillated PLLA/PDLA blends to demonstrate the applicability of PLA as a high-performance polymer. This is done through studying the in situ fibrillation of PLLA blends containing varying concentrations of PDLA, with comparison to neat PLLA and non-stretched blend analogues. A comprehensive comparison between stretched and non-stretched blends reveals the development of concentration-dependent network structures of polymorphic nature. Below the critical concentration for network formation, differences between the properties of stretched and non-stretched blends differ greatly. Above this concentration, blend properties are rather similar. The effect of blend composition, multi-tiered morphology, and polycrystallinity, are systematically investigated to identify structure-property relationships.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».