具有杂化结构共交联网络的合成及其形状记忆性能的研究

【作者】 潘毅； 李宗慧； 张鹏； 丁小斌； 郑朝晖； 彭宇行；

【机构】 中国科学院成都有机化学研究所； 中国科学院研究生院；

【摘要】 <正>共交联网络(CN)结构中两种不同类型分子链段对刺激的不同响应及材料具有的微相分离结构使其具有良好的形状记忆性能,并已被我们证实。为了更深入研究CN形状记忆机理及获得更为快速响应和更大回复应力的形状记忆材料,本文采用原位复合亦交联的方法获得了具有杂化结构的共交联网络。合成了一系列具有反应性烷氧基、硅烷基的聚合物体系并考察了其形状记忆性能。其中,软段富集的区域作为可逆相,硬段富集的区域作为固定相。目前为止,具有CN结构的杂化材料尚未见文献报道,基于CN概念的高分子网络的研究必将进一步拓展形状记忆材料的范围,为结构新颖、性能优异的形状记忆高分子的设计提供理论依据。更多还原