Наноструктуры и свойства аморфных стеклообразных полимеров

• Автор: Башоров, Муса Тогидович
• Шифр специальности: 02.00.06
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Нальчик
• Количество страниц: 292 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ

Общая характеристика работы

Глава . Литературный обзор

1.1. Кластерная модель структуры аморфного состояния полимеров

1.2. Синергетика и фрактальный анализ полимеров

1.3. Анализ релаксационных процессов в аморфных стеклообразных полимерах методом спинового зонда

1.4. Основные особенности полимерных нанокомпозитов

Глава II. Объекты и методы исследования

2.1. Материалы

2.2. Приготовление образцов

2.3. Измерения плотности

2.4. Механические испытания
2.5. Температура стеклования
2.6. Определение плотности сшивки термомеханическим анализом
2.7. Теплофизические свойства
2.8. Измерения усадки
2.9. Электронный парамагнитный резонанс. Метод спинового зонда
2.9.1. Описание установки
2.9.2. Метод спинового зонда
2.9.3. Материалы
2.9.4. Приготовление образцов и проведение измерений
2 Опенка погрешности измерений и статистическая обработка данных
Глава III. Структура естественных нанокомпозитов
3.1. Области локального порядка ГнанокластерьО
3.2. Синергетика и термодинамика формирования наноструктур
в естественных нанокомпозитах
3.3. Эффекты межкомпонентной адгезии в естественных нанокомпозитах
Глава IV. Исследование структуры естественных нанокомпозитов методом ЭПР
4.1. Оценка относительного содержания нанокластеров методом ЭПР
4.2. Влияние размеров спиновых зондов на спектры ЭПР
4.3. Структурная модель усиления
4.4. Исследование релаксационных переходов методом спинового зонда
4.5. Характеристики спектров ЭПР как показатель уровня молекулярной подвижности в полимерах
Глава V. Свойства естественных нанокомпозитов
5.1. Механизмы усиления естественных нанокомпозитов
5.2. Механические свойства естественных нанокомпозитов
5.3. Теплофизичекие свойства естественных ианокомпозитов
5.4. Методы регулирования наноструктуры аморфных полимеров 2 Приложение. Переход нанореакторнаночастица
для эпоксиполимеров
Выводы
Литература


Поэтому абсолютная неупорядоченность больших систем структур невозможна , . Теория фракталов и ее приложения к различным физическим и химическим процессам получили в последние годы большое развитие , , . Фракталами называют самоподобные объекты, инвариантные относительно локальных дилатаций, т. Понятие о фракталах как о самоподобных множествах ввел Мандельброт , определив фрактал как множество, для которого размерность ХаусдорффаБезиковича всегда превышает топологическую размерность. Фрактальная размерность объекта, внедренного в смерное евклидово пространство, изменяется от 1 до . Фрактальные объекты являются естественным заполнением множеств между известными евклидовыми объектами с целочисленными размерностями 0, 1, 2, 3, Большинство существующих в природе объектов оказались фрактальными, что и послужило основной причиной бурного развития методов фрактального анализа. Согласно классификации Фемили , фрактальные объекты можно разделить на два основных типа детерминистические и статистические. Типичными примерами таких фракталов являются множество пыль Кантора, кривая Коха, ковер Серпинского, снежинка Вичека и др. Наиболее важны два свойства детерминистических фракталов возможность точного расчета фрактальной размерности и неограниченный интервал их самоподобия со со. Поскольку линию, плоскость или объем можно разделить на бесконечное число фрагментов различными способами, то возможно построить бесконечное число детерминистических фракталов с различными фрактальными размерностями. Поэтому детерминистические фракталы нельзя классифицировать без введения дополнительно к фрактальной размерности других их параметров. Статистические фракталы порождаются беспорядочными случайными процессами. Элемент беспорядочности характерен для большинства физических явлений и объектов. Факт достаточности выполнения условия беспорядочности, т. Мандельбротом . Типичным примером такого фрактала является путь статистического блуждания. Однако чисто статистические модели часто неадекватно описывают реальные физические системы. Одной из причин этого является эффект исключенного объема, суть которого заключается в геометрическом ограничении, запрещающем двум разным элементам занимать один и тот же объем пространства. Это ограничение должно учитываться в соответствующих модельных построениях . Наиболее известными примерами таких моделей являются блуждания без самопересечений решеточные звери и статистическая перколяция. В определенном интервале масштабов фракталы имеют различные топологические структуры в зависимости от максимального числа элементов, которые соединяются с данным элементом системы. Если каждый элемент можно связать максимум с двумя другими, то полученная структура не имеет ответвлений. Если происходит ветвление, то результирующий фрактал имеет каркасоподобную структуру такой тип фрактала был назван разветвленным. Микроструктура полимеров может обладать высокой степенью естественного или создаваемого искусственно самоупорядочения , что является одним предельным случаем. Другим предельным случаем служит хаос противоположность порядка. Во фрактальном анализе рассматриваются промежуточные варианты между полным порядком и полным хаосом. Как правило, такие системы получают в условиях, далеких от термодинамического равновесия, они заполняют промежуток между периодическими структурами и полностью разупорядоченными системами . Иначе говоря, фрактальные структуры должны обладать определенным уровнем промежуточного порядка. Поэтому при изучении термодинамически неравновесных твердых тел которыми, как правило, являются полимеры , важен вопрос о взаимосвязи уровня локального порядка структур и степени их фрактальности. Количественно этот вопрос будет рассмотрен в конце этого раздела . В настоящее время нет сомнений в том, что приближение сплошной среды не может служить адекватной моделью для реальных полимеров . Уже при синтезе полимеров в них появляется множество микро, мезо и макродефектов, которые могут развиваться в процессе эксплуатации. Л, , 1
где Л, коэффициент автомодельности, 0, 1, 2,.