过程(计算)
鉴定(生物学)
计算机科学
产品(数学)
工作(物理)
背景(考古学)
集合(抽象数据类型)
期限(时间)
自然(考古学)
选择(遗传算法)
出处
期刊:Problemi hìmìï ta stalogo rozvitku
[Publishing House Helvetica]
日期:2025-10-30
卷期号: (3): 10-16
标识
DOI:10.32782/pcsd-2025-3-2
摘要
У цій праці автори досліджували динамічну в’язкість та тиксотропне відновлення колоїдних систем полівінілацеталів. Для досягнення поставленої мети були застосовані методи ротаційної віскозиметрії, що дозволило визначити залежність динамічної в’язкості (η) від концентрації полімеру та дотичного напруження зсуву (τ). Встановлено, що реологічні властивості досліджуваних полімерів мають схожий характер: в’язкість зростає зі збільшенням концентрації, що є наслідком посилення міжмолекулярної взаємодії.Детальне вивчення кривих течії для розчинів полівінілбутиралю продемонструвало їхню псевдопластичну поведінку при малих напруженнях зсуву. Зі зростанням напруження зсуву спостерігається перехід до ньютонівської течії, коли динамічна в’язкість набуває мінімального і стабільного значення. Цей ефект пояснюється руйнуванням структурних конгломератів макромолекул, які утворюються у стані спокою завдяки водневим зв’язкам з молекулами дисперсійного середовища (води).Ключовим результатом є виявлення здатності гелів полівінілацеталів до швидкого тиксотропного відновлення їхньої структури. Ступінь тиксотропного відновлення (α), розрахований як відношення сум ефективних в’язкостей при зворотному і прямому ходах вимірювання, значно зростає зі збільшенням концентрації полімеру, досягаючи 94,58%. Ця здатність гарантує, що після механічного руйнування структури в процесі нанесення, полімерний шар швидко відновлює свою міцність та адгезійні властивості, що є важливим. Отримані результати підтверджують високу ефективність полівінілацеталів як адгезивів і вказують на перспективи подальших досліджень, спрямованих на оптимізацію їхніх композицій, вивчення впливу зовнішніх факторів та механізмів адгезії на молекулярному рівні для розробки нових, більш досконалих матеріалів для текстильної промисловості.
科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI