Modeling of the Flow Rate in the Dispensing-Based Process for Fabricating Tissue Scaffolds
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Made from biomaterials, tissue scaffolds are three-dimensional (3D) constructs with highly interconnected pore networks for facilitating cell growth and flow transport of nutrients and metabolic waste. To fabricate the scaffolds with complex structures, dispensing-based rapid prototyping technique has been employed recently. In such a fabrication process, the flow rate of biomaterial dispensed is of importance since it directly contributes to the pore size and porosity of the scaffold fabricated. However, the modeling of the flow rate has proven to be a challenging task due to its complexity. This paper presents the development of a model for the flow rate in the scaffold fabrication process based on the fundamentals of fluid mechanics. To verify the effectiveness of the developed model, experiments were carried out, in which the chitosan solution (2% w/v) in acetic acid was used for dispensing under different applied pressures (50kPa, 100kPa, 150kPa, 200kPa, and 250kPa) and needle heater temperatures (25°C, 35°C, 50°C, and 65°C). The measured flow rates were used to identify the flow behavior of the solution and were compared to the predictions from the developed model to illustrate the model effectiveness. Based on the developed model, simulations were carried out to identify the effects of the needle size and the flow behavior on the flow rate in the scaffold fabrication process. The developed model was also applied to determine the dispensing conditions for fabricating 3D scaffolds from a 50% chitosan-hydroxyapatite colloidal gel. As an example, a scaffold fabricated with a well-controlled internal structure of diameters of 610±43μm and pore sizes of 850±75μm in the horizontal plane and of 430±50μm in the vertical direction is presented in this paper to illustrate the promise of the developed model as applied to the 3D scaffold fabrication.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 découle