Synthesis and Characterization of a Bio-Compatible Shape Memory Polymer Blend for Biomedical and Clinical Applications
Notice bibliographique
Résumé
Shape memory polymers (SMP) are a class of stimuli-responsive materials that are able to respond to external stimulus such as heat by altering their shape. Bio-compatible SMPs have a number of advantages over existing SMP materials and are being studied extensively for biomedical and clinical applications. Polymer blending has proved to be an effective method to improve the mechanical properties of polymers (such as tensile strength and toughness) as well as shape memory properties. In this study, we investigate the effect of blending two bio compatible polymers, thermoplastic polyurethane (TPU), a polymer with a high toughness and percent elongation, and poly-lactic acid (PLA), a stiff and strong polymer. The thermal, mechanical and thermo-mechanical (shape memory) properties of TPU/PLA blends were characterized in the following weight percent compositions: 80/20, 65/35, and 50/50 TPU/PLA. The TPU/PLA SMP blending was achieved with melt-blending and the tensile samples were fabricated with compression molding. The mechanical properties of each blend were studied at three different temperatures. The following thermo-mechanical (or shape memory) properties were also studied at each temperature: the shape fixity rate (Rf), shape recovery rate (Rr) and the effect of recovery temperature on the shape memory behavior. The microstructure of the polymer blends were investigated with an environmental scanning electron microscope (SEM). The results showed that the glass transition temperatures of the blends were similar to pure PLA. The toughness of the SMP blend increased with increasing TPU concentration and the tensile strength of the blend increased with PLA composition. The shape fixity rate of the TPU/PLA blend increased with increasing TPU content and the shape recovery rate increased with increasing deformation and recovery temperature. The various TPU/PLA SMP blends characterized in this study have the potential to be developed further for specific biomedical and clinical applications.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».