Understanding the process of healing of thermoreversible covalent adaptable networks

粘弹性 缩放比例 共价键 流变学 网络结构 材料科学 自愈 单体 磁滞 应力松弛 放松(心理学) 断裂(地质) 计算机科学 生物系统 复合材料 化学 数学 物理 有机化学 理论计算机科学 聚合物 蠕动 医学 心理学 社会心理学 几何学 替代医学 病理 量子力学 生物
作者
Richard J. Sheridan,Christopher N. Bowman
出处
期刊:Polymer Chemistry [Royal Society of Chemistry]
卷期号:4 (18): 4974-4979 被引量:38
标识
DOI:10.1039/c2py20960h
摘要

When Diels–Alder-based thermoreversible covalent adaptable networks (TR-CANs), are applied in fracture healing applications, the contributions of network structure tend to take a back seat to explanations based solely on the chemical behaviour of the reversible bonds binding the network. However, for TR-CANs near the gel point, rheological experiments have shown that accounting for network structure via scaling relationships is necessary to understand their viscoelastic behaviour. By extension, the structure of the network should have a substantial effect on fracture healing performance. In this work we demonstrate this effect in a model hysteresis heated Diels–Alder network material. The effective functionality of the monomers was varied from 3.0 to 3.5, changing the gel temperature from 106 °C to 122 °C. By subjecting these materials to identical healing conditions, we observed the change due to network structure while holding e.g. bond conversion and bond lifetime constant. We showed with statistical confidence that both healing time, and the interaction between healing time and composition (p = 0.016 and p = 0.014, respectively) are necessary to explain the observed differences in healing performance. A single-parameter model of healing was developed based on the scaling relationship that determined mechanical relaxation, and the model was interpreted to understand how network structure and fracture healing interact in TR-CANs.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
我行我素发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
1秒前
1秒前
ark861023发布了新的文献求助10
1秒前
POPO完成签到 ,获得积分10
1秒前
无情的函完成签到,获得积分20
1秒前
2秒前
怡然雁凡完成签到,获得积分10
2秒前
火龙果发布了新的文献求助10
2秒前
泽泽完成签到,获得积分10
2秒前
未来完成签到,获得积分10
2秒前
鲸鲸发布了新的文献求助30
3秒前
3秒前
supertkeb完成签到,获得积分10
3秒前
羲和完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
Lucas应助刘岩松采纳,获得10
4秒前
4秒前
5秒前
xiaofan完成签到,获得积分20
5秒前
宋二庆完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
咸鱼好忙发布了新的文献求助30
6秒前
无情的函发布了新的文献求助10
6秒前
小巧吐司发布了新的文献求助10
6秒前
小王完成签到,获得积分10
6秒前
咖啡豆完成签到,获得积分10
6秒前
小吴完成签到,获得积分10
7秒前
潦草小狗完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
8秒前
神勇雨双完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
阿玉发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
科研小菜完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
李健应助古月采纳,获得10
9秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
Aktuelle Entwicklungen in der linguistischen Forschung 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3986829
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3529292
关于积分的说明 11244137
捐赠科研通 3267685
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1803843
邀请新用户注册赠送积分活动 881223
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 808600