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Enregistrement W3091220598 · doi:10.1016/j.addma.2020.101645

Binder jetting additive manufacturing of hydroxyapatite powders: Effects of adhesives on geometrical accuracy and green compressive strength

2020· article· en· W3091220598 sur OpenAlexfundno aff
Zuoxin Zhou, Alex Lennon, Fraser Buchanan, Helen O. McCarthy, Nicholas Dunne

Notice bibliographique

RevueAdditive manufacturing · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityQueen's University Belfast
Mots-clésMaterials scienceComposite materialCompressive strengthPolyvinyl alcoholAdhesiveMaltodextrinMixing (physics)Chemical engineeringSpray drying

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Binder jetting additive manufacturing (AM) is a promising process to print hydroxyapatite (HA) powder into bone tissue implants. However, one challenge remaining is the poor reactivity between HA powder with standard water-based ink. This study investigated different water-soluble adhesives to increase the 3D printability of HA powder. Maltodextrin and polyvinyl alcohol (PVOH) with low and high molecular weight (MW) were blended with HA from 10 to 30 wt%. Powder characterisation and evaluation of the compressive properties and geometrical accuracy of the 3D printed scaffolds were performed to identify the optimal adhesive powder. This study adopted an image registration technique to quantify the geometrical accuracy of the final 3D printed scaffold in a more comprehensive and representative way than conventionally dimensional measurement. With these approaches, a highly promising binder jetting formulation has been developed via mixing HA powder with 30 wt% PVOH (high MW). Samples manufactured from this formulation successfully achieved a geometrical accuracy greater than 85% and an excellent green compressive strength of 5.63 ± 0.27 MPa, which was 500% higher than the commercial binder jetting powder. This is the first study to demonstrate a high level of printability when using a formulation containing ≥ 70 wt% HA powder and a water-based binder in the binder jetting AM process. Using the optimal powder composition developed in this study could potentially improve the structural, mechanical, and biological performances of HA-based 3D scaffolds manufactured using the binder jetting AM process for bone tissue engineering applications.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations62
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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