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 几何学 病理 生物 社会心理学 医学 替代医学 量子力学 心理学
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.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
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
Zhu完成签到,获得积分10
1秒前
小蜗牛发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
成就书芹关注了科研通微信公众号
2秒前
LJN发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
4秒前
wander完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
5秒前
方向阳发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
7秒前
azen发布了新的文献求助10
7秒前
食分子完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
8秒前
任性黑裤完成签到,获得积分20
8秒前
8秒前
9秒前
波波大王完成签到 ,获得积分10
9秒前
Liu完成签到 ,获得积分10
10秒前
英姑应助胡帅采纳,获得10
10秒前
10秒前
zjy发布了新的文献求助10
10秒前
Zz完成签到 ,获得积分10
11秒前
11秒前
12秒前
聪明铸海完成签到,获得积分10
12秒前
gaberella完成签到,获得积分10
12秒前
wwww完成签到,获得积分10
13秒前
小木得霖发布了新的文献求助100
13秒前
13秒前
天气预报员完成签到,获得积分10
14秒前
15秒前
星辰大海应助灿烂采纳,获得10
15秒前
情怀应助听雪冬眠采纳,获得80
15秒前
7890733发布了新的文献求助10
16秒前
17秒前
RAFA发布了新的文献求助10
18秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
The Composition and Relative Chronology of Dynasties 16 and 17 in Egypt 1500
Picture this! Including first nations fiction picture books in school library collections 1500
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Unlocking Chemical Thinking: Reimagining Chemistry Teaching and Learning 555
Rheumatoid arthritis drugs market analysis North America, Europe, Asia, Rest of world (ROW)-US, UK, Germany, France, China-size and Forecast 2024-2028 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6366041
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8179983
关于积分的说明 17243873
捐赠科研通 5420779
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2868231
邀请新用户注册赠送积分活动 1845373
关于科研通互助平台的介绍 1692871