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Hana Macková Daniela Králová Daniel Horák 《Journal of polymer science. Part A, Polymer chemistry》2007,45(24):5884-5898
The aim of this study was to develop novel thermally responsive polymer microspheres with magnetic properties. Dispersion and inverse emulsion copolymerization of N‐isopropylacrylamide (NIPAAm) and N,N′‐methylenebisacrylamide (MBAAm) was investigated in the presence of γ‐Fe2O3 nanoparticles. The resulting microspheres were characterized in terms of morphology, size, polydispersity, iron content, and temperature‐dependent swelling using optical microscopy, transmission electron microscopy, scanning electron microscopy, QELS, and AAS. The effects of several variables, such as the concentration of γ‐Fe2O3, MBAAm crosslinking agent, Span 80 surfactant, 2,2′‐azobis(2‐methyloctanenitrile) (AMON) initiator, and polymerization temperature on the properties of the microspheres were studied. Swelling and thermoresponsive behavior of the microspheres containing γ‐Fe2O3 nanoparticles were also investigated. The microspheres contained about 8 wt % of iron. The presence of magnetic nanoparticles and their concentration changes did not have any significant effect on the temperature sensitivity of the composites. The particles gradually shrink into an increasingly collapsed state when the temperature is raised to 40 °C since the increase in temperature weakens the hydration and PNIPAAm chains gradually become more hydrophobic, which leads to the collapse of the particles. © 2007 Wiley Periodicals, Inc. J Polym Sci Part A: Polym Chem 45: 5884–5898, 2007 相似文献
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通过用毛细管测量纯水表面张力系数实验,得到管内径d与接触角θ的相对误差之间的关系曲线,由此说明实验测得的表面张力系数α和理论公式相比呈现一定的偏差,并简单地讨论了实验的理想状态与实际情况的差别. 相似文献
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从现有的PCDFs分子的正辛醇 /水分配系数 (logKow)实验数据出发 ,建立定量结构 性质关系方程(QSPR) .采用G98W程序包中的PM3方法对 13 5个多氯代二苯并呋喃 (PCDFs)分子和二苯并呋喃进行了优化计算 ,作业命令为 #pPM3optfreqscf(conver =9) ,以计算所得的分子轨道能量、碳原子电荷作为PCDFs分子结构描述符 ,运用多元线性回归技术建立了PCDFs的logKow与分子结构描述符的四元方程 ,最优相关系数为 0 .95 0 7,标准偏差为 0 .173 7,经检验该模型的稳健性好 ,并对未有实验数据的 85个PCDFs的logKow进行预测 相似文献
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Most of the methods used in the ARCH literature for selecting the appropriate model are based on evaluating the ability of the models to describe the data. An alternative model selection approach is examined based on the evaluation of the predictability of the models in terms of standardized prediction errors. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
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