瓶刷基多材料一锅双波长3D打印数据

该数据集来自 Dryad,对应一项关于瓶刷聚合物双波长 3D 打印的研究。数据围绕可交联瓶刷聚合物体系:365 nm 紫外光交联侧链末端 1,2-二硫戊环形成超软动态网络,拉伸模量可在 2 至 200 kPa 间调节;引入丙烯酸酯-环氧杂化单体后,460 nm 蓝光触发阳离子环氧聚合实现第二重正交固

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其他FOS: Materials engineeringFOS: Chemical sciences3D printingPolymersPhotochemistry
Data from: One-pot, dual-wavelength 3D printing of bottlebrush-based multimaterials

基本信息

模态
其他
大小
0.06497477 GB
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

瓶刷基多材料一锅双波长3D打印数据

Data from: One-pot, dual-wavelength 3D printing of bottlebrush-based multimaterials

该数据集来自 Dryad,对应一项关于瓶刷聚合物双波长 3D 打印的研究。数据围绕可交联瓶刷聚合物体系:365 nm 紫外光交联侧链末端 1,2-二硫戊环形成超软动态网络,拉伸模量可在 2 至 200 kPa 间调节;引入丙烯酸酯-环氧杂化单体后,460 nm 蓝光触发阳离子环氧聚合实现第二重正交固化,将模量提升至 MPa 级。数据可用于多材料打印、光固化配方与力学性能调控研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):多材料 3D 打印需要能在单一打印物体内独立控制软度、刚度与界面完整性的树脂平台。在此,我们证明可交联瓶刷聚合物为具有机械对比度的弹性体双波长打印提供了通用架构。紫外照射(365 nm)可高效交联连接在聚乙二醇侧链末端的侧基 1,2-二硫戊环,形成超软、动态的瓶刷网络,其拉伸模量可通过改变硫辛酸含量或丙烯酸酯共聚单体浓度在 2 至 200 kPa 范围内调节。引入丙烯酸酯-环氧杂化单体可实现第二步正交固化:蓝光照射(460 nm)激活阳离子环氧化物聚合,以构建增强网络并将模量提升至 MPa 范围,后固化材料可达 200

【主题与分类】

主题标签:3D printing、Polymers、Photochemistry。本站分类:损伤、中毒及外因。

【获取与许可】

源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.j6q573nxg

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.j6q573nxg

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据集大小约 65.0 MB。

数据说明

多材料3D打印需要能够在单一打印物体内独立调控软度、刚度及界面完整性的树脂平台。本文证明,可交联瓶刷聚合物为双波长打印具有力学对比度的弹性体提供了一种通用架构。紫外照射(365 nm)可高效交联连接于聚乙二醇侧链末端的侧基1,2-二硫戊环,形成超软、动态的瓶刷网络,其拉伸模量可通过改变硫辛酸含量或丙烯酸酯共聚单体浓度在2至200 kPa范围内调节。引入丙烯酸酯-环氧杂化单体可实现第二步正交固化:蓝光照射(460 nm)激活阳离子环氧化物聚合,构建增强网络并将模量提升至MPa范围,后固化材料可达200 MPa。这种顺序自由基/阳离子策略可从单一树脂制备出具有高凝胶分数、稳固界面和弥散断裂行为的硬-软多材料。

重要的是,双固化网络的刚度高于无丙烯酸酯树脂固化所得的网络,这表明交联剂化学控制着网络拓扑结构和力学性能。综合这些结果,硫辛酸官能化瓶刷聚合物被确立为一种用于单树脂多材料3D打印的模块化平台,其中聚合物架构与时间控制的光化学相结合,可编程实现从kPa到MPa的力学对比、可降解性以及界面韧性。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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