Vak: Geavanceerde Polymeerchemie en Multivariate Data-analyse credits: 5

Deze module kent de volgende leeruitkomsten voor Geavanceerde Polymeerchemie: 

• Je past diverse duurzaamheidsprincipes (Green Chemistry, Circular Chemistry, Biobased, Biodegradeerbaarheid) toe op polymeren en leidt op basis van de chemische en fysische structuur af welke (degradatie–)eigenschappen een (bio)polymeer vertoont. 

• Je beschrijft de synthese en de (bepaling van) mechanische eigenschappen van verschillende typen ‘duurzame’ polymeren en copolymeren hiervan, inclusief hun verwerking tot geavanceerde materialen zoals vezels, hydrogels en biomedische devices. 

• Je beschrijft de medische toepassingen van polymeren, bijv. in Controlled Release, en de achterliggende (fysische) principes hiervan, inclusief de relatie tussen chemische structuur en fysische eigenschappen van een polymeer. 

Deze module kent de volgende leeruitkomsten voor Multivariate Data Analyse: 

• Je transformeert m.b.v. Mathcad een multivariate dataset X naar de corresponderende U, S, Z en R matrices en trekt conclusies m.b.t. covariantie en correlatie van variabelen. 

• Je past besproken clustering methoden toe op een multivariate dataset, tekent het bijbehorende dendrogram en trekt conclusies over de gevormde clusters. 

• M.b.v. Mathcad pas je Principale Componenten Analyse toe op een gegeven multivariate dataset. Je berekent de eigenwaarden, de principale componenten, de loadingmatrix en de scorematrix. Met deze resultaten construeer je een scoreplot en interpreteer je de resultaten.