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

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    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

    Additional file 2: Table S7. of Mapping the landscape of metabolic goals of a cell

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    shows invFBA results from L1 and L0 norm regularization of simulated E. coli data under different growth conditions (with growth flux maximization as the objective). (XLSX 8 kb

    Additional file 3: Table S1. of Mapping the landscape of metabolic goals of a cell

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    shows non-zero minimal/maximal optimization coefficients computed by objective variability analysis (OVA) for each reaction from simulated glucose-limited E. coli fluxes. (XLSX 9 kb

    Additional file 1: of Mapping the landscape of metabolic goals of a cell

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    A Supplementary Methods file describes details of the InvFBA algorithm. (PDF 9300 kb

    Additional file 11: Figure S1. of Mapping the landscape of metabolic goals of a cell

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    shows the results of a robustness analysis of OVA-predicted optimization of respiration in evolved E. coli strains. (PDF 144 kb

    Additional file 13: Figure S3. of Mapping the landscape of metabolic goals of a cell

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    provides a schematic visualization of possible objective functions through invFBA, with L2-regularization. (PDF 182 kb

    Additional file 12: Figure S2. of Mapping the landscape of metabolic goals of a cell

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    illustrates the application of invFBA to two fully coupled reactions in long-term evolved E. coli strains. (PDF 105 kb

    Additional file 6: Table S8. of Mapping the landscape of metabolic goals of a cell

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    shows invFBA results from L1 and L0 regularization of simulated E. coli data under different growth conditions (with maximization of ATP synthase as the objective). (XLSX 8 kb

    Additional file 9: Table S5. of Mapping the landscape of metabolic goals of a cell

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    shows metabolic fluxes inferred from flux ratios for 11 evolved E. coli strains. (XLSX 13 kb

    Additional file 10: Table S6. of Mapping the landscape of metabolic goals of a cell

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    shows maximal optimization coefficients computed by objective variability analysis (OVA) for each reaction from fluxes measured in 11 evolved E. coli strains. (XLSX 12 kb
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