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Enregistrement W2038839679 · doi:10.1109/ias.2010.5615285

An IGBT-Based Pulsed Power Supply in the Fabrication of Non-Contiguous Nanofibres Using Electrospinning

2010· article· en· W2038839679 sur OpenAlexafffund
Rina Baba, Shesha Jayaram

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectrospun Nanofibers in Biomedical Applications
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHeiwa Nakajima Foundation
Mots-clésElectrospinningMaterials scienceVoltagePulsed powerInsulated-gate bipolar transistorFabricationOptoelectronicsPower (physics)Jet (fluid)AnodePolymerNanotechnologyElectrical engineeringComposite materialElectrodeEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanofibres are useful in many areas due to their outstanding characteristics: small size and high surface-to-volume ratio. Recently, drug delivery systems using polymer nanofibres have gained significant attention. For these systems, a chopped nanofibre is required because the amount of drug released depends on the length of the fibre. Electrospinning is the simplest method of fabricating polymer nanofibres. In the process, a high voltage creates an electrified jet which eventually becomes a nanofibre. The jet ejects when a high voltage is applied and vice versa. It is therefore possible to fabricate and chop nanofibres by controlling the value of the voltages applied. In this research, an IGBT-based pulsed power supply has been designed and built. The IGBTs are connected in series to increase a withstand voltage. The power supply can produce square pulses with a width of a few hundred microseconds to DC and amplitudes up to 10 kV. The technique of non-continuous-mode electrospinning using the pulsed power supply was able to fabricate and chop nanofibres with PEO. The minimum pulse width that can initiate a jet is approximately 80 ms in this study. A jet is always ejected during the pulse-on voltage when the duty ratio is more than 40%.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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