Multiple-Shape Memory based on polymethylmetacrylate/ poly (lactic acid)/graphenenanoplatelets(PMMA/PLA/GNp)

سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 337

متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

ISPST12_166

تاریخ نمایه سازی: 6 اردیبهشت 1396

چکیده مقاله:

Recently, research interests have been focused onmultiple shape memory based on polymer-carbon nanocomposites. Graphenenanoplateletis a new class of two-dimensional nanostructured layer of carbon with superior thermal and electrical conductivity, mechanical properties and high surface area which can be used in shape memory polymers. In this study nanocomposite samples based on PMMA/PLA/GNp were prepared via melt mixing. Shape memory programming was based on glass transition temperature as switching point and conducted using tensile instrument equipped with hot oven. The switching temperatures were selected using DMTA analysis based on determined glass transition temperature. The results showed that two polymeric phases were miscible due to appearing one glass transition temperature in the samples. There was no effect on miscibility by incorporation of GNp. The performance of shape memory was determined using shape recovery and fixity at two steps and the results revealed that the shape fixity and recovery was enhanced by addition of GNp

کلیدواژه ها:

Multiple shape memory polymers-nanocomposite ، PLA/PMMA blend

نویسندگان

Farnaz Jabbari

Faculty of Chemistry, Tehran south Branch of Islamic Azad University, Tehran, Iran

Parvin Ehsani Namin

Faculty of Chemistry, Tehran North Branch of Islamic Azad University, Tehran, Iran

Ismaeil Ghasemi

Department of Polymer Processing, Iran Polymer and Petrochemical Institute

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Samuel L, Barrau S, Lefebvre J, # RaquezJ, and D ...
  • Liu C, Qin H and Mather P, J. Mater. Chem., ...
  • Jeffrey R. Potts, Daniel R. Dreyer, Christopher W. Bielawski, Rodney ...
  • Hyunwoo K, ahmed A. Abdala, Christopher W. Macosko, Macromole cules ...
  • نمایش کامل مراجع