Self-healing, ultra-high impact-resistant elastomer composites based on enhanced non-covalent cross-linked dual dynamic network
Notice bibliographique
Résumé
The shear-thickening gel (STG) has emerged as one of the most promising materials in the field of impact resistance due to its strain-rate response characteristics. However, its inability to maintain a fixed geometry under gravitational conditions greatly limits its practical application process. In this study, we present a novel strategy to overcome this limitation by constructing an enhanced non-covalent dual-network elastomer composites (WPSTG) constructed by waterborne polyurethane and STG based on dynamic boron‑oxygen bonds (B O) and hydrogen bonds interaction. WPSTG showed stable physical form and the typical strain rate response characteristics. The dynamic B O bonds and hydrogen bonds synergistically enable WPSTG exceptional mechanical properties with high stretchability (1360 % fracture strain), energy dissipation ability and significantly enhanced crack insensitivity (252 % improvement) under low strain rate. Meanwhile, WPSTG has ultra-high impact strength (735.2 MPa at 7500 s −1 ) which derives from the internal B O bond locking effect. In addition, enhanced dynamic dual-network endowed WPSTG with 92 % self-healing efficiency of the impact resistance strength with 676.4 MPa after healed at 80 °C for 12 h, which has never been reported. It also can effectively protect the balloon from being damaged by the impact of the surgical knife. And a flexible pressure sensor fabricated with WPSTG highlights its potential as next-generation integrated outer skin material of soft electronics.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».