Реология и механические свойства смесей сверхвысокомолекулярного полиэтилена с низкомолекулярным аналогом

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

Представлены результаты исследования реологических и физико-механических свойств смесей на основе низкомолекулярного линейного полиэтилена низкой плотности и сверхвысокомолекулярного полиэтилена. Введение сверхвысокомолекулярного полиэтилена в матрицу из линейного полиэтилена низкой плотности приводит к изменениям в поведении материала при механических воздействиях. Смеси с содержанием сверхвысокомолекулярного полиэтилена порядка 30% сохраняют свойства высоковязких жидкостей, дальнейшее повышение содержания сверхвысокомолекулярного полиэтилена приводит к окончательной потере способности течения. Результаты данной работы потенциально могут быть адаптированы для использования исследованных или схожих составов в качестве объектов переработки классическими методами, такими как экструзия и литье под давлением, а также в качестве материала для 3D-печати изделий различной геометрической формы методами FFF и SLS печати.

作者简介

D. Dudka

Institute of Petrochemical Synthesis named after A. V. Topchieva of the Russian Academy of Sciences; Russian Chemical Technology University named after D. I. Mendeleev

Email: dudka@ips.ac.ru
119991, Moscow, Leninsky Pr., 29; 125047, Moscow, Miusskaya Square, 9

A. Mityukov

Institute of Petrochemical Synthesis named after A. V. Topchieva of the Russian Academy of Sciences

119991, Moscow, Leninsky Pr., 29

I. Gorbunova

Russian Chemical Technology University named after D. I. Mendeleev

125047, Moscow, Miusskaya Square, 9

A. Malkin

Institute of Petrochemical Synthesis named after A. V. Topchieva of the Russian Academy of Sciences

119991, Moscow, Leninsky Pr., 29

参考

  1. Khasraghi S.S.,Rezaei M. // J. Thermoplast. Compos. Mater. 2015. V. 28. № 3. P. 305.
  2. Li Y.-M., Wang Y., Bai L., Zhou H.-L.-Z., Yang W., Yang M.-B. // J. Macromol. Sci. B. 2011. V. 50. № 7. P. 1249.
  3. Kyu T., Vadhar P. // J. Appl. Polym. Sci. 1986. V. 32. № 6. P. 5575.
  4. Kida T., Watanabe S., Kasai N., Nagahama T., Kamitanaka T., Takeshita H.,Tokumitsu K. // Nihon Reoroji Gakkaishi. 2024. V. 52. № 4. P. 265.
  5. Collins Rice C.G., Evans A.,Turner Z.R.,Wattoom J., O’Hare D. // Industr. Chem. Mater. 2025. V. 3. № 2. P. 178.
  6. Lucas A. de A., Ambrósio J.D., Otaguro H., Costa L.C., Agnelli J.A.M. // Wear. 2011. V. 270. № 9–10. P. 576.
  7. Jaggi H.S., Satapathy B.K., Ray A.R. // J. Polym. Res. 2014. V. 21. № 8. P. 482.
  8. Shen H., He L., Fan C., Xie B., Yang W., Yang M. // Mater. Lett. 2015. V. 138. P. 247.
  9. Ushakova T.M., Starchak E.E., Gostev S.S., Grinev V.G., Krasheninnikov V.G., Gorenberg A.Ya., Novokshonova L.A. // J. Appl. Polym. Sci. 2020. V. 137. № 38. Art. 49121.
  10. Xi Y., Ishikawa H., Bin Y., Matsuo M. // Carbon. 2004. V. 42. № 8–9. P. 1699.
  11. Zaharescu T., Nicula N., Râpă M., Iordoc M.,Tsakiris V., Marinescu V.E. // Polymers (Basel). 2023. V. 15. № 3. P. 696.
  12. Chen Y., Zou H., Liang M., Liu P. // J. Appl. Polym. Sci. 2013. V. 129. № 3. P. 945.
  13. González J., Rosales C., González M., León N., Escalona R., Rojas H. // J. Appl. Polym. Sci. 2017. V. 134. № 26. Art. 44996.
  14. Hashmi S.A.R., Neogi S., Pandey A., Chand N. // Wear. 2001. V. 247. № 1. P. 9.
  15. Cheng B., Duan H., Chen S., Shang H.,Li J., Shao T. // Polymer (Guildf). 2020. V. 202. Art. 122658.
  16. Cheng B., Duan H., Chen S., Shang H.,Li J., Shao T. // Wear. 2021. V. 477. P. 203840.
  17. Liu C.Z.,Wu J.Q.,Li J.Q., Ren L.Q., Tong J.,Arnell A.D. // Wear. 2006. V. 260. № 1–2. P. 109.
  18. Ferreira A.E., Cerrada M.L., Perez E., Lorenzo V., Valles E., Ressia J., Cramail H., Lourenco J.P., Ribeiro M.R. // Express Polym. Lett. 2017. V. 11. № 5. P. 344.
  19. Ushakova T., Starchak E., Krasheninnikov V., Shcherbina M., Gostev S., Novokshonova L. // J. Appl. Polym. Sci. 2022. V. 139. № 16. Art. 52000.
  20. Vadhar P.,Kyu T. // Polym. Eng. Sci. 1987. V. 27. № 3. P. 202.
  21. Dumoun M.M., Utracki L.A., Lara J. // Polym. Eng. Sci. 1984. V. 24. № 2. P. 117.
  22. Panin S. V., Buslovich D.G., Kornienko L.A., Alexenko V.O., Dontsov Yu. V.,Shil’ko S. V. // J. Frict. Wear. 2019. V. 40. № 2. P. 107.
  23. Panin S. V., Bochkareva S.A., Buslovich D.G., Kornienko L.A., Lyukshin B.A., Panov I.L., Shil’ko S. V. // J. Frict. Wear. 2019. V. 40. № 6. P. 501.
  24. Schirmeister C.G., Hees T., Licht E.H., Mülhaupt R. // Addit. Manuf. 2019. V. 28. P. 152.
  25. Schmid M., Amado A., Wegener K. // AIP Conf. Proc. 2015. V.1664. № 160009. P. 1.
  26. Chen Y., Zou H.,Cao Y., Liang M. // Polymer Science A. 2014. V. 56. № 5. P. 630.
  27. Malkin A.Ya., Ladygina T.A., Gusarov S.S.,Dudka D.V.,Mityukov A.V. // Polymers (Basel). 2024. V. 16. № 24. P. 3501.
  28. Hidalgo-Salazar M.A., Correa J.P. // Results Phys. 2018. V. 8. P. 461.
  29. Krupa I., Luyt A.S. // Polym. Degrad. Stab. 2001. V. 73. № 1. P. 157.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».