Compositional design and Taguchi optimization of hardness properties in silicone-based ocular lenses
Notice bibliographique
Résumé
A multi-component acrylate-based copolymer system especially designed for application as ocular lenses is developed through free-radical, bulk polymerization of a system containing hydroxyethyl methacrylate, methyl methacrylate, triethylene glycol dimethacrylate, dimethyl itaconate, 3-(trimethoxysilyl) propylmethacrylate, Polyhedraloligomeric silsesquioxane-acrylate (POSS-acrylate) and AIBN as an initiator. The progress of the reaction was monitored by Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR). The effect of increasing concentration of the components on the hardness of the synthesized lenses was measured by Shore Durometer before and after immersion in PBS solutions. Extraction test method was performed to analyze the biocompatibility of the fabricated lenses. In this research the Taguchi method was employed to achieve the optimal hardness property which plays a critical role in final application of the lens materials. The Taguchi trial for ocular lens hardness was configured in an L16 orthogonal array, by five control factors, each with four level settings. The results showed that 3-(trimethoxysilyl) propyl methacrylate decreases and 2-hydroxyethylmethacrylate increases, polyhedraloligomeric silsesquioxane with a cage-like structure, methyl methacrylate and dimethyl itaconate increase the hardness. Proliferation and growth of the cells showed that there is no toxic substance extracted from the lenses which can interfere with the cell growth.
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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) | 0,001 | 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)
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 ».