Fabrication and Patterning of Magnetic Polymer Micropillar Structures Using a Dry-Nanoparticle Embedding Technique
Notice bibliographique
Résumé
Previously, solvent casting techniques have been used for the fabrication of magnetic polymer micropillar structures. These techniques provide very limited control over magnetic-particle placement, and particle agglomeration limits their use with highly viscous polymers such as polydimethylsiloxane. We report a new technique for the fabrication of magnetic polymer micropillars to overcome the aforementioned limitations. In this technique, magnetic micro-/nanoparticles are applied to a mold in their dry particulate state, omitting the need for the use of solvents. We demonstrate magnetic micropillars with uniform properties using high-viscosity polymers and iron nanoparticles. We show that simple modifications to the dry-nanoparticle embedding technique allow the embedding of other functional (nonmagnetic) particles inside the polymer micropillars, and we demonstrate patterning of the device. We present experimental results for the material composition, the magnetic properties, and the bending performance of our magnetic micropillar arrays. Compared to previously fabricated magnetic micropillars of similar dimensions and using lower magnitudes of externally applied magnetic fields and magnetic field gradients (286 mT, 41.45 mT/mm), our 8-μm-diameter 18-μm-high pillars produce an estimated maximum horizontal tip force of 0.33 ±0.08 μN, larger than the values previously reported.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».