Block Copolymer Boronic Ester Vitrimers: Balancing Self‐Healing and Creep Through Self‐Assembly
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Vitrimers offer notable advantages such as enhanced recyclability and self‐healing, but their susceptibility to creep remains a barrier to their widescale adoption. Here, we incorporated hard‐soft AB block copolymers into dynamic networks. Nitroxide mediated polymerization was used to synthesize prepolymers containing boronic acid functionality of either statistical or AB diblock architecture. We then formed four different boronic ester networks by blending a statistical diol‐functional prepolymer with either statistical, AB diblock copolymers, or a small‐molecule diboronic ester. The resulting networks include: N‐S (statistical/statistical), N‐B1 (statistical/diblock), N‐B2 (statistical/diblock), and N‐X (statistical/small molecule cross‐linker). Phase‐separated microdomains were confirmed in blocky N‐B1 and N‐B2 by small‐angle X‐ray scattering. Mechanical tests showed improved tensile strength and hardness in N‐B1 and N‐B2 compared with the homogeneous N‐S. Notably, creep was reduced five‐fold in blocky N‐B2 compared with homogeneous N‐S. Although lower stress relaxation was observed in the blocky networks, stress was still fully recovered with characteristic relaxation times < 33 s. All the networks retained their mechanical properties through recycling and exhibited self‐healing at ambient conditions. The results highlight the potential of incorporating small amounts (< 10 wt%) of phase‐separated microdomains in vitrimer networks to enhance their rheo‐mechanical properties.
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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 ».