The Development of Poly(lactic acid) (PLA)-Based Blends and Modification Strategies: Methods of Improving Key Properties towards Technical Applications—Review
Notice bibliographique
Résumé
The widespread use of poly(lactic acid) (PLA) from packaging to engineering applications seems to follow the current global trend. The development of high-performance PLA-based blends has led to the commercial introduction of various PLA-based resins with excellent thermomechanical properties. The reason for this is the progress in the field of major PLA limitations such as low thermal resistance and poor impact strength. The main purpose of using biobased polymers in polymer blends is to increase the share of renewable raw materials in the final product rather than its possible biodegradation. However, in the case of engineering applications, the focus is on achieving the required properties rather than maximizing the percentage of biopolymer. The presented review article discusses the current strategies to optimize the balance of the key features such as stiffness, toughness, and heat resistance of PLA-based blends. Improving of these properties requires molecular structural changes, which together with morphology, crystallinity, and the influence of the processing conditions are the main subjects of this article. The latest research in this field clearly indicates the high potential of using PLA-based materials in highly demanding applications. In the case of impact strength modification, it is possible to obtain values close to 800 J/m, which is a value comparable to polycarbonate. Significant improvement can also be confirmed for thermal resistance results, where heat deflection temperatures for selected types of PLA blends can reach even 130 °C after modification. The modification strategies discussed in this article confirm that a properly conducted process of selecting the blend components and the conditions of the processing technique allows for revealing the potential of PLA as an engineering plastic.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 ».