Физические основы межфазной адгезии полимерная матрица – углеродные нанотрубки (нановолокна) нанокомпозитов
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Целью настоящей работы является исследование физического базиса межфазной адгезии в системе полимер – углеродные нанотрубки. Эта цель реализуется на примере нанокомпозитов полипропилен/углеродные нанотрубки (нановолокна) в рамках фрактального анализа.В силу своей высокой степени анизотропии и низкой поперечной жесткости углеродные нанотрубки (нановолокна) формируют в полимерной матрице нанокомпозита кольцеобразные формирования, структурно аналогичные макромолекулярным клубкам разветвленных полимеров. Это обстоятельство позволяет моделировать структуру нанокомпозитов полимер/углеродные нанотрубки (нановолокна) как полимерный раствор, используя для этой цели методы фрактальной физической химии. При таком подходе предполагается, что роль макромолекулярных клубков играют кольцеобразные формирования углеродных нанотрубок, а роль растворителя – полимерная матрица.Предложенная модель позволяет выполнить структурный анализ уровня межфазных взаимодействий полимерная матрица-нанонаполнитель или уровня межфазной адгезии. Обнаружено, что большая часть контактов между углеродными нанотрубками и полимерной матрицей, которые определяют указанный уровень, формируются внутри кольцеобразных формирований. В рамках фрактального анализа показано, что снижение радиуса кольцеобразных формирований или их компактизация приводит к росту фрактальной размерности, что затрудняет доступ матричного полимера в их внутренние части. Следствием этого эффекта является уменьшение числа контактов полимер-нанонаполнитель и значительное снижение уровня межфазной адгезии. Альтернативно этотэффект может быть описан как следствие компактизации кольцеобразных формирований, выраженной ростом их плотности. Показана прямая взаимосвязь показателя межфазной адгезии (безразмерного параметра ba) как с числом контактов полимер-углеродные нанотрубки, так и с объемом кольцеобразных формирований, доступным для проникновения полимера в их внутренние области. Количественный анализ продемонстрировал, что доля контактов, формирующихся на поверхности кольцеобразных формирований углеродных нанотрубок (нановолокон) составляеттолько ~ 7–10 %. Предложенная модель позволяет получить взаимосвязь между структурой нанонаполнителя в полимерной матрице и уровнем межфазной адгезии для нанокомпозитов этого класса. С практической точки зрения результаты позволяют определить структуру углеродных нанотрубок (нановолокон), необходимую для достижения наибольшего уровня межфазной адгезии. ЛИТЕРАТУРА 1. Mikitaev A. K., Kozlov G. V., Zaikov G. E. Polymer Nanocomposites: Variety of structural forms and applications. New York: Nova Science Publishers, Inc., 2008. 319 p.2. Kozlov G. V., Dolbin I. V. Transfer of mechanical stress from polymer matrix to nanofi ller in dispersionfilled nanocomposites. Inorganic Mater.: Appl. Res. 2019;10(1): 226–230. DOI: https://doi.org/10.1134/s20751133190101673. Dolbin I. V., Karnet Yu. N., Kozlov G. V., Vlasov A. N. Mechanism of growth of interfacial regionsin polymer/carbon nanotube nanocomposites. Composites: Mechanics, Computations, Applications: AnIntern. J. 2018;10(3): 213 220. DOI: https://doi.org/10.1615/CompMechComputApplIntJ.20180292344. Kozlov G. V., Dolbin I. V. The effect of uniaxial extrusion of the degree of reinforcement of nanocompositespolyvinyl chloride/boron nitride. Inorganic Mater.: Appl. Res. 2019;10(3): 642–646. DOI: https://doi.org/10.1134/S20751133190301835. Moniruzzaman M., Winey K. I. Polymer nanocomposites containing carbon nanotubes. Macromolecules.2006;39(16): 5194–5206. DOI: https://doi.org/10.1021/ma060733p6. Thostenson E. T., Li C., Chou T.-W. Nanocomposites in contex. Composites Sci. Techn. 2005;65(2):491–516. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compscitech.2004.11.0037. Kozlov G. V., Dolbin I. V. The description of elastic modulus of nanocomposites polyurethane/graphenewithin the framework of modifi ed blends rule. Materials Physics and Mechanics. 2018;40(2): 152–157.DOI: https://doi.org/10.18720/MPM.4022018_38. Козлов Г. В., Долбин И. В. Фрактальная модель переноса механического напряжения в наноком-позитах полиуретан / углеродные нанотрубки. Письма о материалах. 2018;8(1): 77–80. DOI: https://doi.org/10.22226/2410-3535-2018-1-77-809. Kozlov G. V., Dolbin I. V., Koifman O. I. A fractal model of reinforcement of carbon polymer–nanotubecomposites with ultralow concentrations of nanofi ller. Doklady Physics. 2019;64(5): 225–228. DOI: https://doi.org/10.1134/S102833581905002110. Козлов Г. В., Долбин И. В. Структурная модель эффективности ковалентной функционализации углеродных нанотрубок. Известия высших учебных заведений, Серия Химия и химическая технология. 2019;62(10): 118–123. DOI: https://doi.org/10.6060/ivkkt.20196210.596211. Schaefer D. W., Justice R. S. How nano are nanocomposites? Macromolecules. 2007;40(24):8501–8517. DOI : https://doi.org/10.1021/ma070356w12. Atlukhanova L. B., Kozlov G. V., Dolbin I. V. Structural model of frictional processes for polymer/carbon nanotube nanocomposites. Journal of Friction and Wear. 2019;40(5). 475–479. DOI: https://doi.org/10.3103/S106836661905002713. Yanovsky Yu. G., Kozlov G. V., Zhirikova Z. M., Aloev V. Z., Karnet Yu. N. Special features of the structureof carbon nanotubes in polymer composite media. Nanomechanics. Sci. Technol.: An Intern. J. 2012;3(2).99–124. DOI: https://doi.org/10.1615/NanomechanicsSciTechnolIntJ.v3.i2.1014. Козлов Г. В., Долбин И. В. Влияние взаимодействий нанонаполнителя на степень усилениянанокомпозитов полимер/углеродные нанотрубки. Нано- и микросистемная техника. 2018;20(5):259–266. DOI: https://doi.org/10.17587/nmst.20.259-26615. Kozlov G. V., Dolbin I. V. Interrelation between elastic moduli of fi ller and polymethyl methacrylatecarbonnanotube nanocomposites. Glass Physics and Chemistry. 2019;45(4): 277–280. DOI: https://doi.org/10.1134/S108765961904006016. Kozlov G.V., Dolbin I.V., Zaikov G.E. The Fractal Physical Chemistry of Polymer Solutions and Melts. Toronto, New Jersey: Apple Academic Press, 2014; 316 p.17. Bridge B. Theoretical modeling of the critical volume fraction for percolation conductivity of fi breloadedconductive polymer composites. J. Mater. Sci. Lett. 1989;8(2): 102–103. DOI: https://doi.org/10.1007/BF0072026518. Kozlov G. V., Zaikov G. E. Structure of the Polymer Amorphous State. Utrecht, Boston: Brill AcademicPublishers; 2004. 465 p.19. Puertolas J. A., Castro M., Morris J. A., Rios R., Anson-Casaos A. Tribological and mechanical propertiesof grapheme nanoplatelet/PEEK composites. Carbon. 2019;141(1): 107–122. DOI: https://doi.org/10.1016/j.carbon.2018.09.03620. Zhang M., Zhang W., Jiang N., Futaba D. N., Xu M. A general strategy for optimizing compositeproperties by evaluating the interfacial surface area of dispersed carbon nanotubes by fractal dimension.Carbon. 2019;154(2): 457–465. DOI: https://doi.org/10.1016/j.carbon.2019.08.01721. Kozlov G. V., Dolbin I. V. Effect of a nanofi ller structure on the degree of reinforcement of polymer–carbon nanotube nanocomposites with the use of a percolation model. Journal of Applied Mechanicsand Technical Physics. 2018;59(4): 765–769. DOI: https://doi.org/10.1134/S002189441804025922. Kozlov G. V., Dolbin I. V. Structural interpretation of variation in properties of polymer/carbonnanotube nanocomposites near the nanofi ller percolation threshold. Technical Physics. 2019;64(10): 1501–1505. DOI: https://doi.org//10.1134/S106378421910012823. Kozlov G. V., Zaikov G. E. The structural stabilization of polymers: Fractal Models. Leiden, Boston:Brill Academic Publishers; 2006. 345 p.24. Kozlov G. V., Dolbin I. V. Modeling of carbon nanotubes as macromolecular coils. Melt viscosity.High Temperature. 2018;56(5): 830–832. DOI: https://doi.org/10.1134/S0018151X18050176. 25. Kozlov G. V., Dolbin I. V. Viscosity of a melt of polymer/carbon nanotube nanocomposites. An analogywith a polymer solution. High Temperature. 2019;57(3): 441–443. DOI: https://doi.org/10.1134/S0018151X1903008826. Kozlov G. V., Dolbin I. V. The simulation of carbon nanotubes as macromolecular coils: Interfacialadhesion. Materials Physics and Mechanics. 2017;32(2): 103–107. DOI: https://doi.org/10.18720/MPM.3222017-127. Kozlov G. V., Dolbin I. V. Fractal model of the nanofi ller structure affecting the degree of reinforcementof polyurethane–carbon nanotube nanocomposites. Journal of Applied Mechanics and Technical Physics.2018;59(3): 508–510. DOI: https://doi.org/10.1134/S002189441803015X28. Dolbin I. V., Kozlov G. V. Structural version of Ostwald-de Waele equation: Fractal treatment. FluidDynamics. 2019;54(2): 288–292. DOI: https://doi.org/10.1134/S001546281901005129. Atlukhanova L. B., Kozlov G. V., Dolbin I. V. The correlation between the nanofi ller structure and theproperties of polymer nanocomposites: fractal model. Inorganic Mater.: Appl. Res. 2020;11(1): 188–191. DOI:https://doi.org/10.1134/S207511332001004930. Kozlov G. V., Yanovskii Yu. G., Zaikov G. E. Structure and properties of particulate-fi lled polymercomposites: the fractal analysis. New York: Nova Science Publishers, Inc.; 2010. 282 p.31. Shaffer M. S. P., Windle A. H. Analogies between polymer solutions and carbon nanotube despersions.Macromolecules. 1999;32(2): 6864–6866. DOI: https://doi.org/10.1021/ma990095t32. Yi Y. B., Berhan L., Sastry A. M. Statistical geometry of random fi brous networks revisited: waviness,dimensionality and percolation. Journal of Applied Physics. 2004;96(7): 1318–1327. DOI: https://doi.org/10.1063/1.176324033. Berhan L., Sastry A. M. Modeling percolation in high-aspect-ratio fi ber systems. I. Soft-core versushard-core models. Physical Review E - Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics. 2007;75(23):041120. DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevE.75.04112034. Shi D.-L., Feng X.-Q., Huang Y.Y., Hwang K.-C., Gao H. The effect of nanotube waviness andagglomeration on the elastic property of carbon nanotube-reinforced composites. Journal of EngineeringMaterials and Technology, Transactions of the ASME. 2004;126(2):
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.004 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.005 |
| Open science | 0.008 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.033 | 0.035 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it