Viscoelastic and Fracture Phase Separation induced under different quench depths at critical composition

Publish Year: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 426

متن کامل این Paper 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 Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.

  • Certificate
  • من نویسنده این مقاله هستم

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این Paper:

شناسه ملی سند علمی:

ISPST12_363

تاریخ نمایه سازی: 6 اردیبهشت 1396

Abstract:

The influence of different quench depths on the morphology of polystyrene (PS)/ poly(vinyl methyl ether) (PVME) blends in unstable and metastable region has been investigated using optical microscopy and dynamic rheology techniques. Typical SD morphology disappeared under large quench depths; some specification might control the morphological evolution. For PS/PVME (30/70) blend at different quench depth, the formation of a network structure and subsequent the phase inversion indicates that a transition from spinodal decomposition (SD) to typical viscoelastic phase separation (VPS) has been occurred. Furthermore, the morphology is changed to fracture phase separation (FPS) at high quench depth. The rheological relaxation time suggests that the observed morphology transition was related to the change in the dynamic asymmetry between the PS-rich phase and the PVME-rich phase

Authors

M. A. Sanjari Shahrezaei

Department of Polymer Engineering and Color Technology, Amirkabir University of Technology,Tehran, Iran.

F Goharpey

Department of Polymer Engineering and Color Technology, Amirkabir University of Technology,Tehran, Iran.

A Alimadadi

Department of Polymer Engineering and Color Technology, Amirkabir University of Technology,Tehran, Iran.

J Khadenzadeh Yeganeh

Polymer Engineering Group, Faculty of Engineering, Qom University of Technology, Qom, Iran.

مراجع و منابع این Paper:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper 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 Paper لینک شده اند :