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Enregistrement W2785675180 · doi:10.1149/ma2018-01/43/2483

3D Printing of Molds for Soft Lithography

2018· article· en· W2785675180 sur OpenAlexaff
Shreyas Shah, MD Nahin Islam Shiblee, Hidemitsu Furukawa, Masaru Kawakami, Larry A. Nagahara, Thomas Thundat, Praveen Kumar Sekhar, Ajit Khosla

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrofabricationFabricationPhotolithographyMaterials science3D printingStereolithographyPhotopolymerLithographySoft lithographyDigital Light ProcessingNanotechnologyMicrofluidicsMicroelectromechanical systemsOptoelectronicsPolymerComputer scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microfabrication of PDMS based microfluidic devices involves fabrication of micromolds which need expensive infrastructure, such as clean room, photolithography equipment, photoresists, substrates, masks etc. In this paper, we present fabrication of micromolds using three dimension (3D) printing for soft lithography [1, 2]. By employing 3D printing technology overcomes the challenges posed by time consuming and difficult to manufacture, with state of the art 2-D MEMS fabrication technology [3]. Compared to the conventional method of microfabrication, 3D printed mold can be processed more rapidly, augment use of materials, intricate design which is challenging by photolithography [4,5]. Here, we designed and fabricated micro features using binder jetting printer (Objet30 Pro) and photopolymer jetting printer (Formlabs Form 2). Objet30 Pro uses the technique of depositing adhesive liquid onto the powder photopolymer on the build tray. Binding process between the powdered particles make a solid structure. During the printing of master no support structures where used. The master was also printed using the deposition of photopolymer using the Formlabs Form 2 printer. Concept behind the fabrication is curing the photopolymer by UV light which is deposited pointwise layer-by layer. Since, the fabrication of the master is done in slices the surface of the master was rutted which gave bumpy replication but, were able to print the feature (Round trench, Hexagonal trench) size of 200μm (Fig 1 and 2). Mold fabricated using the Objet30 pro printer gave fine structures with resolution of 300μm in depth and feature size of 500μm were printed flawless. This technique forms a 3D printed structure by holding the particles and does not require support structure. References: Khosla, Ajit, and Bonnie L. Gray. "(Invited) Micropatternable Multifunctional Nanocomposite Polymers for Flexible Soft NEMS and MEMS Applications." ECS Transactions 45.3 (2012): 477-494. doi: 10.1149/1.3700913 Khosla, A. (2011). Micropatternable multifunctional nanocomposite polymers for flexible soft MEMS applications (Doctoral dissertation, Applied Science: School of Engineering Science). http://summit.sfu.ca/item/12017 Khosla, Ajit. "Nanoparticle-doped electrically-conducting polymers for flexible nano-micro Systems." The Electrochemical Society Interface 21.3-4 (2012): 67-70.doi: 10.1149/2.F04123-4if Takamatsu, K., Basher, S., He, S., Sato, K., Yoshida, K., Sakai, K., ... & Khosla, A. (2017, September). 3D Printing of Micromolds and Microfluidic Devices. In Meeting Abstracts(No. 49, pp. 2113-2113). The Electrochemical Society. Takamatsu, K., Yamada, N., Wada, M., Ahmed, K., Kawakami, M., Kassegne, S., ... & Khosla, A. (2016, September). 3-D Printed Polymer MEMS. In Meeting Abstracts (No. 51, pp. 3861-3861). The Electrochemical Society. Figure 1

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,006

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations0
Publié2018
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