Fabricating ultra-robust hydrogels with adhesive properties by restraining crack propagation with bamboo cellulose-based carbon nanomaterials
Notice bibliographique
Résumé
The bamboo fiber functionalized with phthalic anhydride underwent carbonization, yielding bamboo cellulose-derived carbon nanomaterials (C-BCN). These C-BCN were subsequently integrated into an acrylamide precursor solution to synthesize an ultra-robust, fatigue-resistant conductive hydrogel (PAM-C-BCN). During in situ polymerization, the abundant active sites on the C-BCN surface facilitated covalent cross-linking with the polyacrylamide (PAM) matrix. This interfacial interaction promoted strong adhesion between the PAM chains and the carbon nanostructures, forming a densely interpenetrated network through macromolecular entanglement. The synergistic coupling of the rigid C-BCN framework with the flexible polymer chains conferred exceptional mechanical resilience and energy dissipation capabilities to the composite hydrogel. Compared to the PAM hydrogel, the PAM-C-BCN hydrogel exhibited an improvement in mechanical properties, with a fracture strength of 363 kPa (a 2.5% increase), an elongation of approximately 2 254% (a 2.0% increase), a fracture energy of 30 kJ/m 2 (a 3.1% increase), and a toughness of 3.04 MJ/m 3 (a 4.1% increase). Moreover, PAM-C-BCN hydrogel demonstrated high adhesion (up to 7.5 kPa on pigskin) and conductivity (0.21 S/m). This strategy required neither complex design nor processing, offering a simple and efficient approach with great potential for hydrogel applications requiring high mechanical performance. At the crack tip of PAM-C-BCN hydrogel, C-BCN exhibited superior crack propagation resistance compared to SiO 2 nanoparticles. Importantly, this strategy offered valuable insights for developing tough and stretchable hydrogels.
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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 ».