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丙烯腈-丁二烯-苯乙烯在不同温度下的拉伸行为
抽象
温度对丙烯腈-丁二烯-苯乙烯(ABS)的力学性能影响很大。研究了ABS的拉伸性能。拉伸实验在很宽的温度范围内进行(从40°C至130°C) 是的。建立了ABS拉伸性能与温度的定量关系模型。拉伸实验结果表明,ABS的拉伸行为表现为玻璃态和高弹性态。根据玻璃化转变温度的边界条件,将模型分为两部分,采用拟合方法计算模型参数。模型预测结果与实验结果吻合较好。本研究提供了ABS拉伸行为与温度之间的定量关系,节省了时间和实验成本。
1.简介
非晶态聚合物的力学行为已经研究了几十年,其应力-应变曲线的基本特征是众所周知的[1个–三]。在非常小的应变,该行为是弹性的。在稍大的菌株,得到时节段性重排分子间屏障被克服时。以下屈服,应变软化可能会发生,这意味着在应力的水平对应于塑性流动的减少[4个,5个]。由于它们的重量轻,机械性能优良,无定形聚合物被广泛应用于汽车行业[6个],打包应用程序[7个],和电子产品[八]。
非晶态聚合物的复杂力学行为通常与温度有关[三,9个,10]. 多年来,人们提出了许多模型来确定温度、应力和应变之间的关系[11–13]。Richeton等。[14]进行单轴压缩应力 - 应变试验在一个宽的温度范围(-40°C至180°C) 研究温度对三种非晶聚合物力学行为的影响。Blumenthal等人。[15]研究了应变速率和温度对PMMA和PC.Cady等材料变形响应的影响。[16]研究了几种聚合物在高温动态载荷下的力学响应。上述研究结果为如何构建定制材料提供了指导,这可以满足我们对改进材料的需求,而无需进行大量的反复试验[17]。
ABS是非晶聚合物的重要组成部分,在电子工业、机械工业、交通运输业和建材工业中尤为重要。[18,19]。据全球市场观察发布的最新报告[20],ABS市场销售额将增加至$ 38十亿在2024,具有6.0%的复合年增长率。家用电器,电子电器,汽车和建筑行业的潜在增长将推动ABS市场的快速发展。因此,使用ABS已成为家常便饭。
然而,温度对ABS拉伸性能的影响却很少受到关注。本工作的目的是提出一个数学模型来描述ABS在不同温度下的拉伸行为(从40°C至130°C) 其中模型参数采用拟合方法计算。为了验证模型的准确性,将模型的预测结果与实验结果进行了比较。本研究提供了ABS拉伸行为与温度之间的定量关系,节省了时间和实验成本。
2。建模
随着温度的升高,非晶聚合物依次呈现玻璃态、高弹性态和粘性流动态。当温度高于粘性流动温度时,不可能进行拉伸试验。因此本文着重研究了非晶聚合物的玻璃态和高弹性态的拉伸性能。
在非晶态聚合物的玻璃态下,典型的应力应变曲线被分成以屈服点为界的两部分。在屈服点之前,聚合物表现出弹性性质,屈服点是弹性阶段的临界点;屈服点之后,聚合物进入塑性阶段。然而,在弹性阶段结束时,应力应变关系并不是完全的线弹性关系。因此,该模型分为三个阶段:弹性阶段、弹性临界点到屈服点阶段和应变软化阶段,描述了玻璃态下的应力、应变和温度的定量关系。
的应力 - 应变关系是在弹性阶段,其被定义如下线性[21]: 哪里和分别是应力和应变。弹性阶段的临界点为0.25%,参照弹性模量试验标准[22]。弹性模量是否与绝对温度有关 ;在本文中,弹性模量与温度的关系可以写成 哪里 , ,和是材料常数,分别。
在弹性临界点到屈服点的范围内的趋势是不再完全线性的,这是由电源硬化模型描述23]: 哪里和材料参数被认为是温度的函数,也就是说, 具有 和是屈服应变,这如下介绍: 哪里 , , , , , ,和是材料常数,分别。
应力和应变的应变软化阶段的关系由从电源硬化模型以下修改模型描述: 哪里 , ,和相关的温度的材料参数;的定量关系示于下面的等式: 哪里 , , , , , , , ,和是材料常数,分别。
当温度高于玻璃化转变温度时,样品表现出高弹性 .应力应变曲线上没有屈服点,而是有一个较长的平台。此属性可以表示为[21] 哪里 , ,和 , , , , ,和是材料常数。
根据材料在不同温度下的性质,将模型分为两部分来描述定量关系。总之,ABS的温度与拉伸性能的关系如下:
什么时候 , 此外,当 ,
三。实验
拉伸样品通过无定形材料制成ABS(XR-401,LG化学信息电子材料有限公司,韩国),拉伸试样通过注塑成型机(HTFX5-MA3800 / 2250)制备。处理参数示于表1个. 拉伸试验在不同温度下进行(40°C,50°C,60°C,70°C,80°C,90°C、 100个°C、 110个°C、 120个°C、 和130°C) 使用美国Instron工程公司的Instron-5966试验机,拉伸速率为50 mm/min。此外,为了验证模型的正确性,在75°C和115°C(高于和低于玻璃化转变温度)进行了用于与从该模型中的数据的比较来进行。
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四。结果和讨论
4.1。参数辨识
ABS的拉伸性能在不同温度下不同;在本文中,ABS的温度分为两个部分,包括以下和以上的转变温度。以前的研究已经表明,玻璃化转变温度的范围是100°C-110°C [24],因此玻璃化转变温度105°选择C作为ABS玻璃态和高弹性态的边界。
4.1.1条。低于转变温度的模型参数
低于105 ABS的实验结果°C如图所示1个. ABS随应变的增加依次经历弹性变形和塑性变形。显然,在相同应变下,应力随温度的升高而逐渐增大,应力应变曲线的斜率也相应减小。40时屈服应力之差°C和90°C类is 27.1 MPa, and the tensile properties of ABS are greatly affected by temperature.
在不同温度下ABS的弹性模量示于表2个,其发展随着温度的增加上升的趋势。这一趋势与文献一致[24]. 数据也被拟合以获得模型的参数,如图所示2个.
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弹性模量和温度之间的关系是公由一元二次方程描述。R平方的值是0.99969,这意味着该拟合曲线和实验数据之间的偏差在迷你局限被控制。参数 , ,和方程式的(2个)根据拟合曲线计算。
由于ABS的粘弹性,其拉伸性能明显受温度的影响,屈服点前的应力应变关系不是线性的。结合试验标准,弹性阶段范围为应变的0~0.25%,其中应力应变关系为线性关系。当应变在屈服应变的0.25%范围内时,应力应变关系用方程描述(三). 拟合结果如图所示三.
的R平方值都大于0.93,其中最大的是0.99398,这意味着方程式(三)是适合于描述在0.25%的范围内的应力和应变之间的关系在不同温度下,得到的应变。方程的参数(三)通过拟合方程得到,如表三.
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为了探讨参数与温度的关系一个和一个 乙与温度的关系曲线如图所示4个. A和AB随温度的升高而单调下降,并用线性方程拟合数据。一个和一个 乙均大于0.97。可接受的拟合结果用于计算方程中的参数fd4系列(4个)以及(5个)fd5型.一2个,乙2个,一三,和乙三是-0.3875,143.7337,-0.3582,和136.8874,分别。
屈服应力也被计算在内(图5个)在不同温度下。屈服应力decreased gradually with the increase of temperature, which decreases from 34.1036 MPa to 6.9964 MPa in the range of 313 K to 363 K. The quadratic functional equation is suitable for the relationship between yield stress and temperature, so the parameters of equation (6个)获得;一4个,乙4个,和c类4个分别为-0.0063、3.7049和-513.8276。
在应变软化阶段,实验数据的拟合结果示于图6个. R平方的值表明(7个)较好地反映了应变软化阶段的应力应变关系。在拟合结果的基础上C类,F型,和丁计算(图7个).
(一个)
(b)中
(三)
方程的所有参数(7个)通过方程拟合(八),以及方程的参数(八)获得如下: , , , , , , , , ,和 .
基于可接受的拟合结果,得到了上述模型的参数。这些模型反映了玻璃化转变温度以下的应力应变关系。
4.1.2条。高于转变温度的模型参数
在高弹性状态ABS的拉伸性能与那些在玻璃态,其不表现出明显的应变软化,并直接进入塑料阶段不同,如图八.
方程(9个)与玻璃化转变温度以上ABS的实验结果吻合较好。参数小时和克可根据拟合结果进行计算,如图所示9个,其中 , , , , ,和 .
综上所述,本文通过拟合得到了模型的参数,描述了一定温度范围内的应力应变定量关系。数量关系如下以下:何时 , 当 , 哪里 , , ,和 .
4.2条。验证
为了验证所提出模型的准确性,在75°C和115°C下进行了与该模型中的数据进行比较。与参数化模型相结合,计算(表中的参数4个).
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348 K和388 K下的实验结果和预测结果的比较如图所示10. 显然,数字10结果表明,实验结果与模型预测值吻合较好。小的差异可以归因于材料的反应,这是非常复杂的。此外,还需要强调的是,本文提出的模型定量地描述了ABS在不同温度下的应力应变关系,减少了实验次数。
(一个)
(b)中
5个。结论
本研究提出一个模型来描述ABS在不同温度下的拉伸行为。温度对ABS的性能影响很大,根据玻璃化转变温度将模型分为两部分。所提出的模型方程结合了数学上的简单性,有助于它们在工程问题中的应用,并对ABS的力学行为进行了物理上的真实描述。此外,通过实验数据与预测数据的比较,验证了模型的正确性。总的来说,该模型准确地描述了ABS在不同温度下的拉伸行为,节省了时间和实验成本。
数据可用性
本文包含了支持本研究结果的数据。
利益冲突
作者宣称,他们没有利益冲突。
致谢
这项工作得到了国家自然科学基金51575491、51875525和U1610112号资助,浙江省自然科学基金LY19E050004、ly18e05020、ly20e05020和LY19E050009号资助。
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