Effect of Process Variables on the Drucker–Prager Cap Model and Residual Stress Distribution of Tablets Estimated by the Finite Element Method
Notice bibliographique
Résumé
A multivariate statistical technique was applied to clarify the causal correlation between variables in the manufacturing process and the residual stress distribution of tablets. Theophylline tablets were prepared according to a Box-Behnken design using the wet granulation method. Water amounts (X1), kneading time (X2), lubricant-mixing time (X3), and compression force (X4) were selected as design variables. The Drucker-Prager cap (DPC) model was selected as the method for modeling the mechanical behavior of pharmaceutical powders. Simulation parameters, such as Young's modulus, Poisson rate, internal friction angle, plastic deformation parameters, and initial density of the powder, were measured. Multiple regression analysis demonstrated that the simulation parameters were significantly affected by process variables. The constructed DPC models were fed into the analysis using the finite element method (FEM), and the mechanical behavior of pharmaceutical powders during the tableting process was analyzed using the FEM. The results of this analysis revealed that the residual stress distribution of tablets increased with increasing X4. Moreover, an interaction between X2 and X3 also had an effect on shear and the x-axial residual stress of tablets. Bayesian network analysis revealed causal relationships between the process variables, simulation parameters, residual stress distribution, and pharmaceutical responses of tablets. These results demonstrated the potential of the FEM as a tool to help improve our understanding of the residual stress of tablets and to optimize process variables, which not only affect tablet characteristics, but also are risks of causing tableting problems.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».