聚合物网络的应用范围很广，涉及从合成橡胶到生物组织。聚合物网络性质（弹性、应变硬化和可拉伸性）是由化学成分、链构象和网络拓扑结构的卷积控制的。然而，自1839年Charles Goodyear发现橡胶硫化以来，聚合物网络的内部组织，一直是密封的“黑匣子”。虽然许多研究显示了，聚合物网络属性如何响应拓扑变化，但目前还没有从其属性解码网络结构的方法。
今日，美国 北卡罗来纳大学教堂山分校（University of North Carolina at Chapel Hill UNC）Andrey V. Dobrynin， Sergei S. Sheiko等，在Nature Materials上发文，通过分析网络对变形的非线性响应，量化了聚合物网络的交联密度、链柔性，以及应力支撑链的分数，实现了从其属性解码网络结构。解码的结构信息，提高了网络合成的质量控制、并有针对性地与实际架构的比较，以及根据应力分布的有效性进行网络分类。这种开发的取证方法是，未来实现软物质设计的人工智能原则的关键一步。![]()
Forensics of polymer networks. ![]()
图1:取证方法。
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图2: phantom networks取证。
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图3:弹性和渗流转变。
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图4:刷网弹性brush network elasticity取证。
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图5:网络拓扑分类。
Dobrynin, A.V., Tian, Y., Jacobs, M. et al. Forensics of polymer networks. Nat. Mater. (2023). https://doi.org/10.1038/s41563-023-01663-5https://www.nature.com/articles/s41563-023-01663-5声明：仅代表译者个人观点，小编水平有限，如有不当之处，请在下方留言指正！