Высокомолекулярные соединения (серия А), 2020, T. 62, № 4, стр. 302-309

МОДЕЛИРОВАНИЕ НАКЛОННОЙ ЛАМЕЛЯРНОЙ ФАЗЫ ДИБЛОК-СОПОЛИМЕРА СТЕРЖЕНЬ–КЛУБОК МЕТОДОМ ДИССИПАТИВНОЙ ДИНАМИКИ ЧАСТИЦ

А. В. Березкин a*, Я. В. Кудрявцев ab, М. А. Осипов ac

a Институт нефтехимического синтеза им. А.В. Топчиева Российской академии наук
119991 Москва, Ленинский пр., 29, Россия

b Институт физической химии и электрохимии им. А.Н. Фрумкина Российской академии наук
119071 Москва, Ленинский пр., 31, Россия

c University of Strathclyde, Mathematics and Statistics
G1 1XH Glasgow, Richmond st., 26, UK

* E-mail: berezkin.anatoly1@gmail.com

Поступила в редакцию 05.11.2019
После доработки 10.12.2019
Принята к публикации 13.01.2020

Полный текст (PDF)

Аннотация

Методом диссипативной динамики частиц исследована наклонная ламелярная фаза симметричного диблок-сополимера стержень–клубок в широком диапазоне степени сегрегации блоков. Изучено микрофазное разделение в сополимере и ориентационное упорядочение жестких блоков в наклонной фазе. Впервые рассчитаны пространственные профили ориентационного параметра порядка и плотности мономерных звеньев жестких и гибких блоков при различных значениях χN и исследовано влияние этого параметра на величину угла наклона.

ВВЕДЕНИЕ

Блок-сополимеры типа стержень–клубок, формирующие чередующиеся гибкие и жесткие домены, представляют значительный интерес с фундаментальной и прикладной точек зрения, так как они позволяют естественным образом включать стержнеобразные фрагменты, типичные для π-сопряженных проводящих полимеров, полипептидов и полисахаридов, в расслоенные наноструктурированные фазы. Функциональные материалы на основе таких полимеров могут быть использованы в фотоэлектрических устройствах (светодиодах, полимерных солнечных батареях) и высокопрочных композитах [1, 2]. По сравнению с диблок-сополимерами клубок–клубок, полимеры типа стержень–клубок обладают большим разнообразием фаз и анизотропией физико-механических свойств, вызванной ориентационным упорядочением жестких фрагментов. Сочетая в себе свойства жидких кристаллов и блок-сополимеров, они представляют большой фундаментальный интерес с точки зрения физики макромолекул и самоорганизующихся систем.

Микрофазное разделение в гибкоцепных сополимерах контролируется соотношением длины химически различающихся блоков и степенью их сегрегации. Замена одного из гибких блоков жестким снижает конформационную энтропию сополимера, облегчая микрофазное расслоение, и приводит к появлению нематических или смектических фаз по аналогии с низкомолекулярными жидкими кристаллами. При этом дополнительным параметром, определяющим вид фазовой диаграммы, становится соотношение между длиной и диаметром стержнеобразного блока.

В диблок-сополимерах стержень–клубок наряду с обычными морфологиями (мицеллы, цилиндры, биконтинуальные структуры, ламели) экспериментально наблюдали также смектические слои [37], стреловидные, z-образные, волнистые и перфорированные ламели [824]. В литературе представлено сравнительно немного теоретических исследований таких систем. Первая аналитическая теория была построена А.Н. Семеновым и С.В. Василенко с использованием простой решеточной модели с идеальным ориентационным порядком стержней, что позволило описать только нематическую, ламелярную [25] и смектическую С [26] фазы. Попытка построения феноменологической теории сополимеров стержень-клубок, основанной на теории Флори–Хаггинса и разложении Ландау, была предпринята в работе [27]. Позднее [28] была развита значительно более общая феноменологическая теория, позволяющая предсказать существование нескольких расслоенных и ЖК-фаз. Однако в силу использованных приближений такая теория не описывает индуцированный ориентационный порядок в ламелярной фазе, наблюдавшийся экспериментально [6].

Первоначальные теоретические усилия по построению фазовой диаграммы сополимеров стержень–клубок были направлены на сравнение значений свободной энергии для различных морфологий [29, 30]. В предположении о том, что стержни образуют смектик А, было предсказано формирование мицелл в форме хоккейной шайбы или гексагонально упакованных цилиндров с ламелярной сердцевиной прямоугольного сечения, состоящей из стержней. Дальнейшее уточнение фазовой диаграммы сополимеров стержень–клубок велось главным образом методами самосогласованной теории среднего поля (self-consistent field theory – SCFT) [1922, 27, 3134] и молекулярной динамики [1618, 23, 24, 35]. При этом наблюдали разнообразные нетривиальные морфологии: ламелярная кристаллическая, стреловидная и чередующаяся стреловидная, гексатик B, смектик А и С, ламелярная нематическая, ламелярная, ламелярная гексагонально перфорированная, ламелярная волнистая и цилиндрическая гексагональная.

Недавно одним из авторов настоящей работы был предложен новый подход к теоретическому описанию блок-сополимеров типа стержень–клубок [36], основанный на обобщении метода функционала плотности, успешно применяемого в теории жидких кристаллов и неоднородных жидкостей. Этот подход дает возможность проводить расчеты как при слабой, так и при сильной сегрегации блоков. С использованием простой молекулярной модели были получены пространственные профили параметров ориентационного и трансляционного порядка в ортогональной ламелярной фазе.

Для компьютерного моделирования полимеров широко используется метод диссипативной динамики частиц (dissipative particle dynamics – DPD). До настоящего времени метод DPD мало применяли для исследования фазового поведения сополимеров стержень–клубок. Моделирование при высокой плотности частиц не позволяло рассматривать ячейки размерами более 20 × 20 × × 20 и сополимеры длиннее чем из N = 10 звеньев. Относительно короткие жесткие блоки в таких молекулах обладали невысокой склонностью к ориентационному упорядочению, и его удавалось реализовать лишь в ламелярной морфологии. Так, А. AlSunaidi с соавторами [23, 24], варьируя температуру и степень сегрегации блоков сополимера R7C7 при плотности частиц ρ0 = 4, наблюдали формирование кристаллической и смектической А фаз. В работе [35] была построена фазовая диаграмма при ρ0 = 5, N = 10, варьируемом составе сополимера и степени сегрегации его звеньев. Были обнаружены кристаллическая ламелярная, ламелярная, гироидная, цилиндрическая и мицеллярная фазы. Из-за ограничения на длину цепи состав сополимера изменяли с большим шагом (ΔfA = 0.1) и наблюдали ориентационное упорядочение цепей лишь при доле жесткого блока fA ≥ 0.7, когда он состоял из 7 звеньев и более. Тем не менее, фазовые диаграммы, построенные методами DPD и броуновской молекулярной динамики [18], отличались незначительно, что свидетельствовало о достоверности результатов DPD применительно к сополимерам стержень–клубок.

В связи с этим в недавней работе [37] мы воспользовались методом DPD для расчета более подробной фазовой диаграммы диблок-сополимера стержень-клубок для более длинных цепей с N = = 20 и в ячейке размером 32 × 32 × 32 при средней плотности частиц ρ0 = 3. Благодаря большей длине цепи состав сополимера на фазовой диаграмме варьировали с мелким шагом ΔfA = 0.05, а максимальная исследованная степень сегрегации χNmax достигла ≈250 (в работе [35] ΔfA = 0.1, χNmax = 80). Было показано, что ориентационное упорядочение жестких фрагментов может возникать не только в ламелярной, но и в биконтинуальной фазе.

В данной работе мы детально исследуем наклонную ламелярную фазу в диблок-сополимере стержень–клубок, которая имеет ту же симметрию, что и смектическая ЖК-фаза С. Наклонную ламелярную фазу наблюдали экспериментально [6] и в ходе компьютерного моделирования [18], а также предсказывали теоретически в рамках простой решеточной модели [26] и SCFT для сополимеров с полужесткими стержнями [22]. В то же время в литературе отсутствуют и экспериментальные, и теоретические данные о величине угла наклона директора в такой фазе, ориентационных параметрах порядка жестких блоков и пространственном распределении звеньев в зависимости от параметра χN сегрегации гибких и жестких блоков, который варьируется в широких пределах.

МОДЕЛЬ И МЕТОД РАСЧЕТА

Среди мезоскопических методов моделирования блок-сополимеров одним из наиболее перспективных считается диссипативная динамика частиц. Благодаря большому шагу интегрирования уравнений движения и низким коэффициентам трения частиц с “мягкими” потенциалами с ее помощью удается исследовать самоорганизацию макромолекул на относительно больших пространственно-временных масштабах. Методом DPD уже изучали смеси монодисперсных [38, 39] и бидисперсных [40], а также двублочных жестких наностержней [41] с диблок-сополимерами, образующими ламелярную [38, 40, 41] и гексагональную [3941] микродоменную структуру, а также поведение углеродных нанотрубок в концентрированном растворе диблок-сополимера [42]. Отметим, однако, что “стандартный” подход, разработанный R.D. Groot и P.B. Warren [43] для гибкоцепных полимеров, недостаточен для моделирования жестких блоков. Поэтому в литературе предложен ряд модификаций DPD для введения жесткости. Один из способов связан с корректировкой валентных потенциалов и добавлением угловых потенциалов [4450], но он требует уменьшения шага интегрирования в 5–10 раз для сохранения устойчивости численного решения уравнений движения частиц, что замедляет вычисления. Мы используем альтернативный подход, уже показавший ранее свою эффективность, а именно моделирование стержнеобразных фрагментов как жестких тел по алгоритму, предложенному в работе [51]. Он исключает из рассмотрения взаимодействия частиц внутри жесткого блока, оптимизируя расчет сил.

Другая проблема стандартного метода DPD заключается в том, что упорядочение наностержней, обусловленное их стерическим отталкиванием, затруднено. Причина состоит в “мягкости” межчастичных взаимодействий по сравнению с классическими молекулярными потенциалами, такими как потенциал Леннард–Джонса. Для преодоления указанных трудностей предлагались различные подходы. В работах [4447] уменьшали вдвое длину связей в жестком блоке, что приводило к возрастанию плотности и соответствующему усилению стерических взаимодействий. К сожалению, при этом в равной степени возрастает число частиц и, как следствие, вычислительные затраты. В литературе показано, что нематическое упорядочение жестких [23] и полужестких [52] стержней со стандартными потенциалами DPD можно наблюдать лишь при длине жесткого стержня NR ≥ 7. Недавно [37] мы провели моделирование как с обычным для DPD значением параметра отталкивания идентичных частиц aAA = = aBB = 25, так и при aAA = aBB = 50, что должно облегчать ориентационное упорядочение жестких блоков, однако эффект параметра отталкивания оказался относительно слабым.

Более подробное описание метода DPD можно найти, например, в нашей работе [53], посвященной фазовому поведению гибкоцепных диблок-сополимеров, допированных наностержнями. Для расчетов использовали программный пакет LAMMPS (lammps.sandia.gov).

В настоящей работе микрофазное разделение в блок-сополимере с изменяемым соотношением длины жесткого блока A и гибкого блока B и постоянной суммарной длиной цепи N = 20 проводили в периодической ячейке размером 32 × 32 × 32, содержащей 98304 частицы, где за единицу длины принят радиус обрезки взаимодействий между DPD-частицами. Для достижения равновесия сначала позволяли системе релаксировать в течение 2 × 106 временных шагов при значении параметра отталкивания aAB = 25, соответствующем исходно разупорядоченному состоянию. После этого плавно, за 20 шагов, увеличивали параметр отталкивания aAB частиц разного сорта с инкрементом ΔaAB = 2.0 до значения aAB = 65. Поскольку для параметра Флори–Хаггинса χ выполняется соотношение χ = (0.306 ± 0.003)(aABaAA) [43], такое изменение отвечает изменению параметра сегрегации χN от 0 до 122.4. Релаксация и последующее моделирование динамики при каждом значении aAB занимали по 5 × 105 временных шагов.

РАСЧЕТ ОРИЕНТАЦИОННОГО ПАРАМЕТРА ПОРЯДКА

Из данных моделирования можно рассчитать ориентационный параметр порядка Sk(r), который характеризует распределение оси жесткого блока относительно нормали k к плоскости ламели:

(1)
${{S}_{k}}({\mathbf{r}}) = \left\langle {\frac{1}{2}[3{{{({\mathbf{a}}{\text{(}}{\mathbf{r}}{\text{)}} \cdot {\mathbf{k}})}}^{2}} - 1]} \right\rangle ,$
где a – единичный вектор вдоль этой оси, а угловые скобки обозначают усреднение по локальной подсистеме стержней. Нулевое значение параметра порядка соответствует отсутствию корреляции между ориентацией различных стержней, в то время как Sk > 0 (Sk < 0) показывает тенденцию к перпендикулярной (параллельной) ориентации стержней относительно плоскости ламели. В общем случае – 0.5 ≤ Sk ≤ 1.

Поскольку ориентация плоскости ламели в периодической ячейке случайна, требуется специальный метод, позволяющий определить направление нормали k, входящей в уравнение (1). Как показано в работе [53], для этого достаточно проанализировать распределение вектора, соединяющего центры масс блоков А и В одной цепи. Из компонент соответствующего единичного вектора pi можно составить тензор инерции

(2)
$J = \left\| {\begin{array}{*{20}{c}} {{{J}_{{xx}}}}&{{{J}_{{xy}}}}&{{{J}_{{xz}}}} \\ {{{J}_{{yx}}}}&{{{J}_{{yy}}}}&{{{J}_{{yz}}}} \\ {{{J}_{{zx}}}}&{{{J}_{{zy}}}}&{{{J}_{{zz}}}} \end{array}} \right\|,$
где ${{J}_{{\alpha \beta }}} = \frac{1}{n}\sum\nolimits_{i = 1}^n {{{p}_{{i,\alpha }}}{{p}_{{i,\beta }}}} $, который характеризуется тремя собственными значениями и тремя собственными векторами. Собственный вектор, отвечающий максимальному собственному значению, является искомым единичным вектором k, перпендикулярным к плоскости ламели. В дальнейшем ось z будет направлена вдоль k, и все локальные величины будут выражены как функции координаты z, включая параметр ориентационного порядка Sk(z) и плотности звеньев гибких и жестких блоков ϕA(z) и ϕB(z). Поместим границу между доменами А и B в точку z = 0.

Существенно, что параметр порядка Sk(z) характеризует степень ориентационного упорядочения стержней только в ортогональной ламелярной фазе, в которой преимущественное направление упорядочения совпадает с нормалью к плоскости ламели. В наклонной ламелярной фазе преимущественное направление ориентации стержней определяется директором n – единичным вектором, наклоненным на некоторый угол θ относительно k. В результате степень ориентационного порядка стержней в наклонной фазе задается параметром порядка s(r) = $\left\langle {\frac{1}{2}[3{{{({\mathbf{a}}{\text{(}}{\mathbf{r}}{\text{)}}\, \cdot \,{\mathbf{n}})}}^{2}}\, - \,1]} \right\rangle ,$ который может существенно отличаться от параметра Sk(r). При этом трудность в определении угла наклона директора состоит в том, что угол наклона θ не выражается непосредственно в виде среднего от какой-либо микроскопической величины.

Эта проблема исследовалась ранее в работе [54], посвященной молекулярной теории жидких кристаллов типа смектик С. Было показано, что тангенс угла наклона директора может быть строго выражен с помощью соотношения

(3)
${\text{tan}}2\theta = \frac{{{{S}_{\theta }}}}{{{{S}_{k}} - 0.5{{P}_{k}}}}$
через заданную уравнением (1) величину Sk и два других, в общем случае независимых, параметра порядка Pk и Sθ. В системе координат, связанной с нормалью k, эти три параметра порядка можно вычислить усреднением по ансамблю стержней:
(4)
$~{{S}_{k}}{\text{(}}{\mathbf{r}}{\text{)}} = \left\langle {\frac{1}{2}[3{{{\cos }}^{2}}\gamma - 1]} \right\rangle $
(5)
$~{{P}_{k}}{\text{(}}{\mathbf{r}}{\text{)}} = \langle {\text{si}}{{{\text{n}}}^{2}}\gamma \,{\text{cos}}2\varphi \rangle = \langle {\text{si}}{{{\text{n}}}^{2}}\gamma (2{\text{co}}{{{\text{s}}}^{2}}\varphi - 1)\rangle $
(6)
${{S}_{\theta }}~{\text{(}}{\mathbf{r}}{\text{)}} = \langle {\text{sin\;}}2\gamma \cos \varphi \rangle = \langle 2{\text{sin}}\gamma {\text{\;}}~{\text{cos}}\gamma \cos \varphi \rangle ,$
где ${\text{cos}}\gamma = ({\mathbf{a}}{\text{(}}{\mathbf{r}}{\text{)}} \cdot {\mathbf{k}})$, φ – азимутальный угол в плоскости ламели.

Расчет параметров порядка Sk, Pk и Sθ по результатам моделирования требует определения углов γ и φ для каждого стержня. Решение этой задачи будет предложено в нашей следующей работе. Здесь мы ограничимся случаем высокого ориентационного порядка, который действительно наблюдался в нашем моделировании наклонной ламелярной фазы. Тогда двуосностью наклонной фазы можно пренебречь [54] и приближенно выразить Sk(r) через s(r) и угол наклона θ с помощью соотношения ${{S}_{k}} = s{\text{(}}{\mathbf{r}}{\text{)}}\frac{1}{2}[3{{\cos }^{2}}{\theta } - 1]$. Если принять, что s ≈ 1, то углы θ и γ совпадают и можно использовать уравнение (4), чтобы выразить значение угла наклона через величину Sk, которая в свою очередь может быть найдена из данных моделирования с помощью уравнения (1).

РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ

Достаточно точная оценка параметров ориентационного порядка в диблок-сополимерах возможна только при наличии упорядоченной ламелярной структуры без структурных дефектов на масштабе, соответствующем размеру домена. Наклонные ламелярные морфологии удается моделировать при NA ≥ 8, однако в сополимерах с NA = 8 и 9 они имеют дефекты из-за сравнительно высокой мобильности цепей и относительно слабого ориентационного порядка (рис. 1). Кроме того, при NA > 12 возникают дислокации, которые не успевают релаксировать за время моделирования из-за чрезвычайно медленной диффузии длинных стержней. Таким образом, длина жесткого блока NA = 10 и соответствующий ей сополимер A10B10 представляются оптимальными для исследования ориентационного упорядочения жестких блоков, поскольку в этом случае бездефектная ламелярная морфология наблюдается во всем диапазоне изменения параметра сегрегации. Стержни в такой морфологии организованы по типу смектика С, т. е. наклонены относительно нормали к ламели.

Рис. 1.

Мгновенные снимки наклонной ламелярной фазы в диблок-сополимерах АВ стержень–клубок разного состава при χN = 100. Цветные рисунки можно посмотреть в электронной версии журнала.

Влияние параметра сегрегации χN на распределение плотности звеньев жестких и гибких блоков симметричного сополимера А10В10 и на распределение ориентационного параметра порядка Sk вдоль оси z, перпендикулярной плоскости ламели, показано на рис. 2. Видно, что даже при χ = 0 вследствие энтропийной сегрегации жестких и гибких блоков уже существуют пространственные области, обогащенные звеньями А и В. Точки соединения блоков А и В неизбежно концентрируются на границе областей, при этом стержни ориентируются перпендикулярно границе так, что Sk ≈ 0.5 во всей ячейке.

Рис. 2.

Профили объемной доли мономеров ϕA(z), ϕB(z) и параметра ориентационного порядка Sk(z) вдоль оси z наклонной ламелярной фазы для значений параметра сегрегации χN = 0 (1), 24.5 (2), 49.0 (3) и 73.4 (4); NA = NB = 10.

При χN > 0 домены А и В становятся четко выражены, так что доля “чужих” звеньев в доменах невелика. Параметр порядка Sk остается приблизительно постоянным внутри домена А, но величина его снижается, что обусловлено ростом наклона стержней с увеличением χN. Вблизи доменной границы и тем более внутри домена В значение Sk выше, поскольку стержни в большей степени ориентированы перпендикулярно границе, чтобы уменьшить число термодинамически невыгодных контактов со звеньями другого типа.

Зависимость угла наклона директора (в приближении s = 1, когда θ ≈ γ) от параметра сегрегации χN показана на рис. 3. Величина γ рассчитана по формуле (4) из значения функции Sk(z) в середине домена А. При χN = 0 θ = 37°. Увеличение параметра сегрегации до χN = 40 приводит к росту угла наклона до 44°, а в режиме сильной сегрегации наклон меняется мало и достигает θmax ≈ 46° на верхней границе исследованного диапазона χNmax = 122.4.

Рис. 3.

Зависимость угла наклона директора θ в наклонной ламелярной фазе симметричного диблок-сополимера стержень–клубок А10В10 от параметра сегрегации блоков χN.

Зависимость толщины доменов DA и DB и их суммы – периода D ламелярной структуры от параметра сегрегации представлена на рис. 4. При χN = 0 D ≈ 8.3 (в единицах rc), а толщина доменов А и В одинакова: DA = DB = D/2. С увеличением χN все толщины заметно возрастают на стадии формирования доменов, причем в большей степени за счет утолщения доменов из гибких блоков В. Начиная с χN = 12 рост доменов сильно замедляется, и в дальнейшем, вплоть до χNmax, период структуры лежит в диапазоне D = 9.66 ± 0.08, при этом домены В в среднем на 10% толще доменов А, образованных жесткими блоками сополимера.

Рис. 4.

Толщина домена жестких DA (1) и гибких DB (2) блоков (а) и период микродоменной структуры D = DA + DB (б) в наклонной ламелярной фазе сополимера А10В10 как функции параметра сегрегации χN.

Домены А и В разделены переходной областью (границей), толщину δ которой можно определить как разность координат z, отвечающих значениям плотности мономеров ϕA(z) = 0.25 и ϕA(z) = 0.75. Как следует из рис. 5, величина δ в исследованном диапазоне значений параметра сегрегации χN убывает по степенному закону δ ∼ ∼ χ–0.488 ± 0.004 при χN < 85, а затем выходит на плато с минимальным значением δmin ≈ 0.44. Отметим, что теоретическая зависимость δ ∼ χ–0.5 для режима сильной сегрегации хорошо известна [55].

Рис. 5.

Зависимость толщины δ границы между доменами жестких и гибких блоков в сополимере А10В10 от параметра сегрегации χN. Прямая линия отвечает зависимости δ ∼ χ–0.488 ± 0.004.

Таким образом, в ходе компьютерного моделирования микрофазного разделения в симметричном диблок-сополимере стержень–клубок A10B10 нам удалось изучить ламелярную морфологию стержнеобразных блоков, упорядоченных по типу смектика С (наклонный плоский слой мезогенных групп). Для такой фазы впервые рассчитаны пространственные профили ориентационного параметра порядка и плотности звеньев жестких и гибких блоков при различных значениях параметра сегрегации χN. Исследовано также влияние этого параметра на величину угла наклона директора. Полученные результаты могут быть использованы при сопоставлении с данными молекулярной теории наклонной ламелярной фазы, которая будет развита в нашей следующей работе. Отметим, что контроль угла наклона директора путем изменения соответствующих параметров системы может иметь большое значение для конструирования фотоэлектрических устройств на основе блок-сополимеров типа стержень–клубок.

А.В. Березкин признателен за возможность использования оборудования Центра коллективного пользования сверхвысокопроизводительными вычислительными ресурсами МГУ имени М.В. Ломоносова.

Работа выполнена при финансовой поддержке Российского научного фонда (проект 19-13-00398).

Список литературы

  1. He M., Qiu F., Lin Z. // J. Mater. Chem. 2011. V. 21. № 43. P. 17039.

  2. Lee Y., Gomez E.D. // Macromolecules. 2015. V. 48. № 20. P. 7385.

  3. Lee M., Cho B.-K., Kim H., Zin W.-C. // Angew. Chem., Int. Ed. 1998. V. 37. № 5. P. 638.

  4. Lee M., Cho B.-K., Kim H., Yoon J.-Y., Zin W.-C. // J. Am. Chem. Soc. 1998. V. 120. № 36. P. 9168.

  5. Ryu J.-H., Lee M. // Struct. Bonding (Berlin). 2008. V. 128. P. 63.

  6. Olsen B.D., Segalman R.A. // Macromolecules. 2006. V. 39. № 20. P. 7078.

  7. Sary L.R.N., Brochon C., Hadziioannou G., Ruokolainen J., Mazzenga R. // Macromolecules. 2007. V. 40. № 19. P. 6990.

  8. Radzilowski L.H., Wu J.L., Stupp S.I. // Macromolecules. 1993. V. 26. № 4. P. 879.

  9. Radzilowski L.H., Stupp S.I. // Macromolecules. 1994. V. 27. № 26. P. 7747.

  10. Radzilowski L.H., Carragher B.O., Stupp S.I. // Macromolecules. 1997. V. 30. № 7. P. 2110.

  11. Chen J.T., Thomas E.L., Ober C.K., Hwang S.S. // Macromolecules. 1995. V. 28. № 5. P. 1688.

  12. Chen J.T., Thomas E.L., Ober C.K., Mao G.O. // Science. 1996. V. 273. № 5273. P. 343.

  13. Ryu J.-H., Oh N.-K., Zin W.-C., Lee M.J. // J. Am. Chem. Soc. 2004. V. 126. № 11. P. 3551.

  14. Jenekhe S.A., Chen X.L. // Science. 1998. V. 279. № 5358. P. 1903.

  15. Lee M., Cho B.-K., Ihn K.J., Lee W.-K., Oh N.-K., Zin W.-C. // J. Am. Chem. Soc. 2001. V. 123. № 19. P. 4647.

  16. Horsch M.A., Zhang Z.L., Glotzer S.C. // Phys. Rev. Lett. 2005. V. 95. № 5. P. 056105.

  17. Horsch M.A., Zhang Z.L., Glotzer S.C. // J. Chem. Phys. 2006. V. 125. № 18. P. 184903.

  18. Horsch M.A., Zhang Z.L., Glotzer S.C. // Soft Matter. 2010. V. 6. № 5. P. 945.

  19. Chen J.Z., Zhang C.X., Sun Z.Y., Zheng Y.S., An L.J. // J. Chem. Phys. 2006. V. 124. № 10. P. 104907.

  20. Chen J.Z., Zhang C.X., Sun Z.Y., An L.J., Tong Z.J. // J. Chem. Phys. 2007. V. 127. № 2. P. 024105.

  21. Chen J.Z., Sun Z.Y., Zhang C.X., An L.J., Tong Z.J. // J. Chem. Phys. 2008. V. 128. № 7. P. 074904.

  22. Song W.D., Tang P., Qiu F., Yang Y.L., Shi A.C. // Soft Matter. 2011. V. 7. № 3. P. 929.

  23. AlSunaidi A., den Otter W.K., Clarke J.H.R. // Philos. Trans. R. Soc. London. 2004. V. 362. № 1821. P. 1773.

  24. AlSunaidi A., den Otter W.K., Clarke J.H.R. // J. Chem. Phys. 2009. V. 130. № 12. P. 124910.

  25. Semenov A.N., Vasilenko S.V. // Sov. Phys. JETP. 1986. V. 63. № 1. P. 70.

  26. Semenov A.N. // Mol. Cryst. Liq. Cryst. 1991. V. 209. P. 191.

  27. Müller M., Schick M. // Macromolecules. 1996. V. 29. № 27. P. 8900.

  28. Reenders M., ten Brinke G. // Macromolecules. 2002. V. 35. P. 3266.

  29. Halperin A. // Macromolecules. 1990. V. 23. № 10. P. 2724.

  30. Williams D.R.M., Fredrickson G.H. // Macromolecules. 1992. V. 25. № 13. P. 3561.

  31. Matsen M.W., Barrett C. // J. Chem. Phys. 1998. V. 109. № 10. P. 4108.

  32. Pryamitsyn V., Ganesan V. // J. Chem. Phys. 2004. V. 120. № 12. P. 5824.

  33. Shah M., Pryamitsyn V., Ganesan V. // Macromolecules. 2008. V. 41. № 1. P. 218.

  34. Kriksin Yu.A., Khalatur P.G. // Macromol. Theory Simul. 2012. V. 21. № 6. P. 382.

  35. He L., Chen Z., Zhang R., Zhang L., Jiang Zh. // J. Chem. Phys. 2013. V. 138. № 9. P. 094907.

  36. Osipov M.A., Gorkunov M.V. // Phys. Rev. E 2019. V. 100. P. 042701.

  37. Berezkin A.V., Kudryavtsev Y.V., Osipov M.A. // Polymer Science A. 2019. V. 61. № 4. P. 514.

  38. He L., Zhang L., Xia A., Liang H. // J. Chem. Phys. 2009. V. 130. № 14. P. 144907.

  39. He L., Zhang L., Chen H., Liang H. // Polymer. 2009. V. 50. № 14. P. 3403.

  40. He L., Zhang L., Liang H. // Polymer. 2010. V. 51. № 14. P. 3303.

  41. Chai A., Zhang D., Jiang Y., He L., Zhang L. // J. Chem. Phys. 2013. V. 139. № 10. P. 104901.

  42. Zhang Z., Li T., Nies E. // Macromolecules. 2014. V. 47. № 15. P. 5416.

  43. Groot R.D., Warren P.B. // J. Chem. Phys. 1997. V. 107. № 11. P. 4423.

  44. Chou S.-H., Tsao H.-K., Sheng Y.-J. // J. Chem. Phys. 2011. V. 134. № 3. P. 034904.

  45. Chou S.-H., Wu D.T., Tsao H.-K., Sheng Y.-J. // Soft Matter. 2011. V. 7. № 19. P. 9119.

  46. Liba O., Kauzlaric D., Abrams Z.R., Hanein Y., Greiner A., Korvink J.G. // Mol. Simul. 2008. V. 34. № 8. P. 737.

  47. Zhou Ch., Luo S.-K., Sun Y., Zhou Y., Qian W. // J. Appl. Polym. Sci. 2016. V. 133. № 41. P. 44098.

  48. Levine Y.K., Gomes A.E., Martins A.F., Polimeno A. // J. Chem. Phys. 2005. V. 122. № 14. P. 144902.

  49. Zhang Z., Guo H. // J. Chem. Phys. 2010. V. 133. № 14. P. 144911.

  50. Li X., Huang F., Jiang T., He X., Lin S., Lin J. // RSC Adv. 2015. V. 5. № 2. P. 1514.

  51. Miller T.F., Eleftheriou M., Pattnaik P., Ndirango A., Newns D., Martyna G.J. // J. Chem. Phys. 2002. V. 116. № 20. P. 8649.

  52. Polimeno A., Gomes A., Martins A.F. Computer Simulation of Liquid Crystals and Polymers, NATO Science Series II. / Ed. by P Pasini., C. Zannoni, S. Žumer. Dordrecht: Kluwer, 2005. V. 177.

  53. Berezkin A.V., Kudryavtsev Y.V., Gorkunov M.V., Osipov M.A. // J. Chem. Phys. 2017. V. 146. № 14. P. 144902.

  54. Gorkunov M.V., Osipov M.A., Lagerwall J.P.F., Giesselmann F. // Phys. Rev. E. 2007. V. 76. P. 051706.

  55. Helfand E., Tagami Y. // J. Polym. Sci., Polym. Lett. 1971. V. 9. № 10. P. 741.

Дополнительные материалы отсутствуют.