[00860611]高分子材料流变行为控制机理及其在材料制备中的应用

流变学是研究材料流动及变形规律的科学。任何高分子材料必须经过成型加工才能体现出各种优良性能，因此都要涉及到流动和变形的问题。流变学设计已成为高分子材料配方设计、合成控制、制品设计、工艺设计及加工模具与装备设计的重要组成部分。特别是研究高分子复杂流体的响应机理与行为，对如何在加工过程中精密控制它们的多层次内部结构、充分发挥聚合物熔融、共混或填充材料的性能潜力、获得均匀和理想的组织结构，对合理选择成形工艺参数、优化设计成型加工设备、实现高产、优质、低耗，无疑具有重要意义。该项目系统研究了高分子材料在不同加工流场、不同配方体系下的非线性流变行为，研究了高分子材料配方设计-合成改性-成型加工-结构性能之间的动态关系和内在机理，开发了高分子材料流变测试表征新技术以及基于流变行为预测和控制的高分子新材料制备新技术。项目以流变机理研究-流变特性表征-流变行为控制-材料性能优化为主线，得到如下系统性的研究成果包括：建立了叠加振动场和高剪切速率下与高分子熔体瞬态流变信息直接关联的流变理论模型(如剪切应力、剪切速率、表观粘度、第一法向应力差等)，从而摒弃了前人研究所采用的稳态近似法、本构关系修正法以及半经验公式关联流变数据的方法。建立了低剪切速率下微-纳粒子/大分子溶液悬浮体系的动态黏弹特性及剪切增稠模型；建立了低剪切速率下聚合物智能凝胶的动态粘弹特性模型以及通过流变行为分析凝胶结构的普遍方法。阐明了低剪切速率下软物质流变规律及其剪切增稠机理。开发了高分子材料典型加工流场的模拟测试平台；建立了一整套测试高分子熔体瞬态流变参数的实验方法和对这些瞬态流变数据进行时频分析的数据处理方法，通过实验，能完全找到高分子熔体非线性流变行为表征公式所需要的计算参数。建立了基于混沌神经网络技术的高分子材料流变行为预测模型。以工艺条件、物料类型和配比作为预测聚合物熔体流变特性的主要参数，通过流变实验数据训练，建立了基于混沌神经网络技术的表观黏度预测模型。基于流变行为的控制实现了系列聚合物复合材料的制备与优化。基于流变特性控制以及加工性能改善，开发了系列生物降解塑料填充增强复合材料，开发了系列泡孔可控的聚合物发泡材料，开发了系列功能性、高强度的的高分子复合材料。项目组围绕高分子材料流变特性及高分子材料制备的研究，已主持并完成3项国家自然科学基金及1项湖南省杰出青年基金。项目相关成果共发表SCI检索论文34篇，授权专利14项；项目组成员刘跃军和曾广胜两人分别于2006年和2010年获得由中国力学学会和中国化学会联合颁发的“中国流变学青年奖”。