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梳状-线性共聚物自组装的耗散粒子动力学模拟 总被引:2,自引:0,他引:2
梳状-线性共聚物在选择性溶剂中可以自组装形成两种不同类型的聚集体, 其中第I类的自组装发生在亲、疏溶剂链之间, 而第II类发生在线性链和梳状亚结构之间. 本工作利用耗散粒子动力学方法, 分别研究了梳状-线性共聚物在侧链和主链选择性溶剂中形成的这两类聚集体, 探讨了侧链长度和侧链数量等对聚集体类型及形貌的影响. 研究表明, 第II类聚集体在侧链长度较短且侧链数量较多时容易形成. 将模拟结果与文献报道的实验结果相比较, 发现两者能较好地吻合. 此外, 本研究获得了一些在实验中较难得到的信息, 有助于进一步理解梳状-线性共聚物的自组装行为. 相似文献
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两端系留纳米粒子聚合物是研究末端对聚合物链弛豫行为影响的优选分子模型.本文构建了两端系留纳米粒子聚合物模型,运用粗粒化分子动力学方法研究了两端系留纳米粒子聚合物的特征温度和弛豫行为,探讨了纳米粒子半径和聚合物链长对玻璃化转变温度、结晶温度和介电性能的影响.研究表明,聚合物两端纳米粒子的存在可延缓聚合物链的弛豫并促进结晶,使两端系留纳米粒子聚合物的玻璃化转变温度和结晶温度均增加.研究结果与相关的实验报道吻合,可加深对两端系留纳米粒子聚合物结构和性能的理解. 相似文献
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材料基因组旨在将计算工具、数据库和实验工具有机结合,缩短研发时间,提高材料研发效率.高分子材料因其结构独特性和复杂性阻碍了材料基因组在高分子材料领域的发展.目前,国内外学者在高通量筛选高分子化学结构策略和构建性能预测方法等方面开展了尝试,并取得了一些成果.本文总结和评述了当前利用代理量方法和机器学习预测模型实现高分子材料基因组的进展,利用可计算的量代理宏观性能的代理量法和利用机器学习模型预测材料性能的方法在一定程度上克服了高分子复杂性的影响.在此基础上,系统地介绍了数据挖掘或模型构建的方法以及运用这些模型筛选不同类型高分子的思路,着重探讨了方法构建和材料筛选背后的思想以及对各类问题的解决措施.最后,探讨了当前高分子材料基因组发展中所面临的主要挑战,并展望了高分子材料基因组的未来发展方向. 相似文献
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通过苯乙烯和丙烯酸单体的预组装再聚合的制备方法,在不改变共聚物浓度的前提下制备了共聚物胶束溶液和凝胶,探讨了引发剂(偶氮二异丁腈)浓度对生成的共聚物的聚集体结构以及分子结构的影响.利用核磁共振氢谱、扫描电子显微镜和透射电子显微镜等表征了共聚物的分子结构和聚集行为,此外,借助耗散粒子动力学方法模拟了该体系,辅助实验阐明了不同引发剂浓度下生成的共聚物聚集体结构及相对应的共聚物分子结构,在此基础上,利用动态机械热分析和流变学的表征技术,研究了共聚物胶束溶液和凝胶的流变特性.结果表明,在单体浓度不变的情况下,高引发剂浓度时该体系趋于形成平均嵌段长度较长的两嵌段共聚物,生成稳定的胶束溶液,而低引发剂浓度时趋于形成交替共聚物,得到物理凝胶,耗散粒子动力学模拟得到了与实验一致的结果.流变学表征发现胶束体系和凝胶体系均呈现剪切变稀行为,并确定了凝胶体系的凝胶点及恢复性. 相似文献
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采用耗散粒子动力学方法,研究了两亲性嵌段共聚物和双疏性嵌段共聚物共混体系的自组装行为,探讨了双疏性嵌段共聚物的浓度以及双疏性嵌段共聚物的嵌段体积分数对聚集体结构的影响.结果表明,随着双疏性嵌段共聚物浓度的增加,聚集体发生自囊泡到棒状胶束再到同心圆多舱胶束的转变,且当浓度较高时,同心圆多舱胶束的同心圆层数量与浓度密切相关.当双疏性嵌段共聚物中的嵌段体积分数降低时,球形胶束由同心圆结构转变为非同心圆结构.此外,利用Minkowski泛函方法表征了多舱胶束的形成过程,发现这是一个先形成大尺度球形结构、再形成小尺度内核结构的分级组装过程. 相似文献
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