Mechanical properties of nanocomposite biomaterials improved by extrusion during direct ink writing
Notice bibliographique
Résumé
In this study, single filaments of acrylated epoxidized soybean oil (AESO)/polyethylene glycol diacrylate (PEGDA)/nanohydroxyapatite (nHA)-based nanocomposites intended for bone defect repair have displayed significant improvement of their mechanical properties when extruded through smaller needle gauges before UV curing. These nanocomposite inks can be deposited layer-by-layer during direct ink writing (DIW) - a form of additive manufacturing. Single filaments were prepared by extruding the nanocomposite ink through needles with varying diameters from 0.21 mm to 0.84 mm and then UV cured. Filaments and cast specimens were tensile tested to determine elastic modulus, strength and toughness. The cured nanocomposite filaments were further characterized using thermogravimetric analysis (TGA), differential scanning calorimetry (DSC), Fourier-transform infrared (FTIR) spectroscopy, and scanning electron microscopy (SEM). SEM confirmed that the hydroxyapatite nanoparticles were well dispersed in the polymer matrices. The ultimate tensile strength and moduli increased as the diameter of the extrusion needle was decreased. These correlated with increased matrix crystallinity and fewer defects. For instance, filaments extruded through 0.84 mm diameter needles had ultimate tensile stress and modulus of 26.3 ± 2.8 MPa and 885 ± 100 MPa, respectively, whereas, filaments extruded through 0.21 mm needles had ultimate tensile stress and modulus of 48.9 ± 4.0 MPa and 1696 ± 172 MPa, respectively. This study has demonstrated enhanced mechanical properties resulting from extrusion-based direct ink writing of a new AESO-PEGDA-nHA nanocomposite biomaterial intended for biomedical applications. These enhanced properties are the result of fewer defects and increased crystallinity. A means of achieving mechanical properties suitable for repairing bone defects is apparent.
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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) | 0,000 | 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)
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 ».