Einfluss der Verarbeitungstechnologie und Werkstoffzusammensetzung auf die Struktur-Eigenschafts-Beziehungen von thermoplastischen Nanoverbundwerkstoffen

Die Einarbeitung von nanoskaligen Füllstoffen zur Steigerung von polymeren Eigenschaftsprofilen ist sehr viel versprechend und stößt daher heutzutage sowohl in der Forschung als auch in der Industrie auf großes Interesse. Bedingt durch ausgeprägte Oberflächen und hohe Anziehungskräfte, liegen Nanopartikel allerdings nicht singulär sondern als Partikelanhäufungen, so genannten Agglomeraten oder Aggregaten, vor. Zur Erzielung der gewünschten Materialverbesserungen gilt es, diese aufzuspalten und homogen in der polymeren Matrix zu verteilen. Bei thermoplastischen Kunststoffen ist die gleichläufige Doppelschneckenextrusion eines der gängigsten Verfahren zur Einarbeitung von Additiven und Füllstoffen. Aus diesem Grund war es Ziel dieser Arbeit, mittels dieses Verfahrens verbesserte Verbundwerkstoffe mit Polyamid 66- und Polyetheretherketon-Matrix, durch Einarbeitung von nanoskaligem Titandioxid (15 und 300 nm), zu generieren. In einem ersten Schritt wurden die verfahrenstechnischen Parameter, wie Drehzahl und Durchsatz, sowie die Prozessführung und damit deren Einfluss auf die Materialeigenschaften beleuchtet. Der spezifische Energieeintrag ist ausschlaggebend zur Deagglomeration der Nanopartikel. Dieser zeigte leichte Abhängigkeiten von der Drehzahl und dem Durchsatz und verursachte bei der Einarbeitung der Partikel keine wesentlichen Unterschiede in der Aufspaltung der Partikel sowie gar keine in den resultierenden mechanischen Eigenschaften. Die Prozessführung wurde unterteilt in Mehrfach- und Einfachextrusion. Die Herstellung eines hochgefüllten Masterbatches, dessen mehrfaches Extrudieren und anschließendes Verdünnen, führte zu einer sehr guten Deagglomeration und stark verbesserten Materialeigenschaften. Mittels Simulation des Extrusionsprozesses konnte festgestellt werden, dass das Vorhandensein von ungeschmolzenem Granulat in der Verfahrenszone zu einer Schmelze/Nanopartikel/ Feststoffreibung führt, die die Ursache für eine sehr gute Aufspaltung der Partikel zu sein scheint. Durch Modifikation des Extrusionsprozesses erreichte die Einfachextrusion annähernd den Grad an Deagglomeration bei Mehrfachextrusion, wobei die Materialien bei letzterem Verfahren die besten Eigenschaftsprofile aufwiesen. In einem zweiten Schritt wurde ein Vergleich der Einflüsse von unterschiedlichen Partikelgrößen und –gehalten auf die polymeren Matrizes vollzogen. Die 15 nm Partikel zeigten signifikant bessere mechanische Ergebnisse auf als die 300 nm Partikel, und die Wirkungsweise des 15 nm Partikels auf Polyetheretherketon war stärker als auf Polyamid 66. Es konnten Steigerungen in Steifigkeit, Festigkeit und Zähigkeit erzielt werden. Rasterelektronenmikroskopische Aufnahmen bestätigten diese Ergebnisse. Eine Berechnung der Plan-Selbstkosten von einem Kilogramm PEEK-Nanoverbundwerkstoff im Vergleich zu einem Kilogramm unverstärktem PEEK verdeutlichte, dass ein Material kreiert wurde, welches deutlich verbesserte Eigenschaften bei gleichem Preis aufweist. Zusammenfassend konnte in dieser Arbeit ein tieferes Verständnis des Extrusionsvorganges zur Herstellung von kostengünstigen und verbesserten Thermoplasten durch das Einbringen von Nanopartikeln gewonnen werden

Visualization 1

A video showing real-time measurement and chromophore extraction at the speed of 27 Hz

Single-shot photoacoustic imaging with single-element transducer through a spatiotemporal encoder

Current photoacoustic (PA) imaging modalities typically require either serial detection with a single-element transducer or parallel detections with an ultrasonic array, indicating a dilemma between system cost and imaging throughput. Photoacoustic topography through ergodic relay (PATER) was recently developed to address this bottleneck. However, PATER requires object-specific calibration due to varied boundary condition, and must be re-calibrated through pointwise scanning for each object before measurements, which is time-consuming and severely limits practical application. Here, we develop a new method, photoacoustic imaging through a spatiotemporal encoder (PAISE), which is capable of single-shot widefield PA imaging with a single-element transducer, and does not require object-specific calibration. We validated PAISE through comprehensive numerical simulations and experiments, and demonstrated that PAISE can image different objects with a single calibration. Together, these results highlight the potential of PAISE for significant impact in both scientific research and clinical applications

Mismatch distribution analysis for the total population and the clades.

<p>Clade A, the JGT–TCH population; Clade B, the HBSH population; Clade C, the YSHX–YXX–HSHX population; Clade D, the TTZH population. The line charts represent the observed frequences of pairwise differences among haplotypes.</p

Distributions of <i>Pachyhynobius shangchengensis</i>.

<p>Sampling sites for the present study are marked by red triangles and coded names (<a href="http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0078064#pone-0078064-t001" target="_blank">Table 1</a>). </p

Phylogram of <i>Pachyhynobius shangchengensis</i> mtDNA haplotypes obtained with Bayesian in MrBayes, rooted with two sequences from <i>Hynobius chinensis</i> and <i>Hynobius guabangshanensis</i>.

<p>MtDNA clades and estimated age (in MY) obtained with BEAST were indicated. Numbers above nodes, Bayesian posterior probability; numbers below nodes, estimated age and 95% confidence intervals (shown in parenthesis). </p

A Bayesian skyline plot derived from an alignment of mtDNA sequences of <i>Pachyhynobius shangchengensis</i> in China.

<p>The X-axis is in units of million years in the past and the Y-axis is Ne×μ (effective population size × mutation rate per site per generation). The median estimates are shown as thick solid lines, and the 95% HPD limits are shown by the gray areas.</p

Maximum likelihood (ML) tree of the observed haplotypes of <i>Pachyhynobius shangchengensis</i>, with <i>Hynobius chinensis</i> and <i>Hynobius guabangshanensis</i> as outgroup.

<p>Numbers above the branches represent the bootstrap values.</p

Median-joining network of mtDNA haplotypes of <i>Pachyhynobius shangchengensis</i> on the Mount Dabieshan in China.

<p>Each haplotype is represented by a circle, with the area of the circle proportional to its frequency. Samples from Clade A to D were indicated by different colours. Median vector (mv1-mv14) is indicated by black.</p

Differences Help Recognition: A Probabilistic Interpretation

<div><p>This paper presents a computational model to address one prominent psychological behavior of human beings to recognize images. The basic pursuit of our method can be concluded as that differences among multiple images help visual recognition. Generally speaking, we propose a statistical framework to distinguish what kind of image features capture sufficient category information and what kind of image features are common ones shared in multiple classes. Mathematically, the whole formulation is subject to a generative probabilistic model. Meanwhile, a discriminative functionality is incorporated into the model to interpret the differences among all kinds of images. The whole Bayesian formulation is solved in an Expectation-Maximization paradigm. After finding those discriminative patterns among different images, we design an image categorization algorithm to interpret how these differences help visual recognition within the bag-of-feature framework. The proposed method is verified on a variety of image categorization tasks including outdoor scene images, indoor scene images as well as the airborne SAR images from different perspectives.</p></div