Dry Spinning Based Spinneret Based Tunable Engineered Parameters (STEP) Technique for Controlled and Aligned Deposition of Polymeric Nanofibers
Notice bibliographique
Résumé
Polymeric nanofibers are finding increasing number of applications and hold the potential to revolutionize diverse fields such as tissue engineering, smart textiles, sensors, and actuators. Aligning and producing high aspect ratio fiber arrays (length/diameter > 2 000) in the sub-micron and nanoscale diameters has been challenging due to fragility of polymeric materials, thus making it difficult to deposit them as one dimensional structures functionally interfaced with other systems. Here, we present a pseudo dry spinning technique which allows precise control on fiber diameters and further allows deposition of fiber arrays in aligned configurations. Control on fiber diameters ranging from 50-500 nm and having lengths of several millimeters is achieved by altering the polymeric solution concentration. In the dilute and semi-dilute unentangled concentration domain droplets or beaded fibers are observed to form. Smooth uniform diameter fibers are observed to form at the onset of semi-dilute entangled concentration regime. For a given molecular weight, the increase in fiber diameter with increasing solution concentration is attributed to both the increase in the entanglement density and the decrease in the radius of gyration of solvated polymer molecules. Using this technique polymeric fiber arrays in single and multiple layers are demonstrated which can be used towards developing strong textiles, biological scaffolds, and sensor networks.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».