Influence of spatial constraints in non-crystalline regions on the polymer dynamics in semi-crystalline polyethylene: a solid state NMR study

A broad variety of solid state NMR techniques were used to investigate the chain dynamics in several polyethylene (PE) samples, including ultrahigh molecular weight PEs (UHMW-PEs) and low molecular weight PEs (LMW-PEs). Via changing the processing history, i.e. melt/solution crystallization and drawing processes, these samples gain different morphologies, leading to different molecular dynamics. Due to the long chain nature, the molecular dynamics of polyethylene can be distinguished in local fluctuation and long range motion. With the help of NMR these different kinds of molecular dynamics can be monitored separately. In this work the local chain dynamics in non-crystalline regions of polyethylene samples was investigated via measuring 1H-13C heteronuclear dipolar coupling and 13C chemical shift anisotropy (CSA). By analyzing the motionally averaged 1H-13C heteronuclear dipolar coupling and 13C CSA, the information about the local anisotropy and geometry of motion was obtained. Taking advantage of the big difference of the 13C T1 relaxation time in crystalline and non-crystalline regions of PEs, the 1D 13C MAS exchange experiment was used to investigate the cooperative chain motion between these regions. The different chain organizations in non-crystalline regions were used to explain the relationship between the local fluctuation and the long range motion of the samples. In a simple manner the cooperative chain motion between crystalline and non-crystalline regions of PE results in the experimentally observed diffusive behavior of PE chain. The morphological influences on the diffusion motion have been discussed. The morphological factors include lamellar thickness, chain organization in non-crystalline regions and chain entanglements. Thermodynamics of the diffusion motion in melt and solution crystallized UHMW-PEs is discussed, revealing entropy-controlled features of the chain diffusion in PE. This thermodynamic consideration explains the counterintuitive relationship between the local fluctuation and the long range motion of the samples. Using the chain diffusion coefficient, the rates of jump motion in crystals of the melt crystallized PE have been calculated. A concept of "effective" jump motion has been proposed to explain the difference between the values derived from the chain diffusion coefficients and those in literatures. The observations of this thesis give a clear demonstration of the strong relationship between the sample morphology and chain dynamics. The sample morphologies governed by the processing history lead to different spatial constraints for the molecular chains, leading to different features of the local and long range chain dynamics. The knowledge of the morphological influence on the microscopic chain motion has many implications in our understanding of the alpha-relaxation process in PE and the related phenomena such as crystal thickening, drawability of PE, the easy creep of PE fiber, etc.

Dynamic distance analysis : new geometric data structures and algorithms for the real-time calculation of tolerance violating regions in the digital mockup process

In vielen Industriezweigen, zum Beispiel in der Automobilindustrie, werden Digitale Versuchsmodelle (Digital MockUps) eingesetzt, um die Konstruktion und die Funktion eines Produkts am virtuellen Prototypen zu überprüfen. Ein Anwendungsfall ist dabei die Überprüfung von Sicherheitsabständen einzelner Bauteile, die sogenannte Abstandsanalyse. Ingenieure ermitteln dabei für bestimmte Bauteile, ob diese in ihrer Ruhelage sowie während einer Bewegung einen vorgegeben Sicherheitsabstand zu den umgebenden Bauteilen einhalten. Unterschreiten Bauteile den Sicherheitsabstand, so muss deren Form oder Lage verändert werden. Dazu ist es wichtig, die Bereiche der Bauteile, welche den Sicherhabstand verletzen, genau zu kennen. rnrnIn dieser Arbeit präsentieren wir eine Lösung zur Echtzeitberechnung aller den Sicherheitsabstand unterschreitenden Bereiche zwischen zwei geometrischen Objekten. Die Objekte sind dabei jeweils als Menge von Primitiven (z.B. Dreiecken) gegeben. Für jeden Zeitpunkt, in dem eine Transformation auf eines der Objekte angewendet wird, berechnen wir die Menge aller den Sicherheitsabstand unterschreitenden Primitive und bezeichnen diese als die Menge aller toleranzverletzenden Primitive. Wir präsentieren in dieser Arbeit eine ganzheitliche Lösung, welche sich in die folgenden drei großen Themengebiete unterteilen lässt.rnrnIm ersten Teil dieser Arbeit untersuchen wir Algorithmen, die für zwei Dreiecke überprüfen, ob diese toleranzverletzend sind. Hierfür präsentieren wir verschiedene Ansätze für Dreiecks-Dreiecks Toleranztests und zeigen, dass spezielle Toleranztests deutlich performanter sind als bisher verwendete Abstandsberechnungen. Im Fokus unserer Arbeit steht dabei die Entwicklung eines neuartigen Toleranztests, welcher im Dualraum arbeitet. In all unseren Benchmarks zur Berechnung aller toleranzverletzenden Primitive beweist sich unser Ansatz im dualen Raum immer als der Performanteste.rnrnDer zweite Teil dieser Arbeit befasst sich mit Datenstrukturen und Algorithmen zur Echtzeitberechnung aller toleranzverletzenden Primitive zwischen zwei geometrischen Objekten. Wir entwickeln eine kombinierte Datenstruktur, die sich aus einer flachen hierarchischen Datenstruktur und mehreren Uniform Grids zusammensetzt. Um effiziente Laufzeiten zu gewährleisten ist es vor allem wichtig, den geforderten Sicherheitsabstand sinnvoll im Design der Datenstrukturen und der Anfragealgorithmen zu beachten. Wir präsentieren hierzu Lösungen, die die Menge der zu testenden Paare von Primitiven schnell bestimmen. Darüber hinaus entwickeln wir Strategien, wie Primitive als toleranzverletzend erkannt werden können, ohne einen aufwändigen Primitiv-Primitiv Toleranztest zu berechnen. In unseren Benchmarks zeigen wir, dass wir mit unseren Lösungen in der Lage sind, in Echtzeit alle toleranzverletzenden Primitive zwischen zwei komplexen geometrischen Objekten, bestehend aus jeweils vielen hunderttausend Primitiven, zu berechnen. rnrnIm dritten Teil präsentieren wir eine neuartige, speicheroptimierte Datenstruktur zur Verwaltung der Zellinhalte der zuvor verwendeten Uniform Grids. Wir bezeichnen diese Datenstruktur als Shrubs. Bisherige Ansätze zur Speicheroptimierung von Uniform Grids beziehen sich vor allem auf Hashing Methoden. Diese reduzieren aber nicht den Speicherverbrauch der Zellinhalte. In unserem Anwendungsfall haben benachbarte Zellen oft ähnliche Inhalte. Unser Ansatz ist in der Lage, den Speicherbedarf der Zellinhalte eines Uniform Grids, basierend auf den redundanten Zellinhalten, verlustlos auf ein fünftel der bisherigen Größe zu komprimieren und zur Laufzeit zu dekomprimieren.rnrnAbschießend zeigen wir, wie unsere Lösung zur Berechnung aller toleranzverletzenden Primitive Anwendung in der Praxis finden kann. Neben der reinen Abstandsanalyse zeigen wir Anwendungen für verschiedene Problemstellungen der Pfadplanung.