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Enregistrement W4211253966 · doi:10.3389/fmats.2022.833065

Enhanced Mechanical Properties of 3D Printed Nanocomposites Composed of Functionalized Plant-Derived Biopolymers and Calcium-Deficient Hydroxyapatite Nanoparticles

2022· article· en· W4211253966 sur OpenAlexafffund
Dibakar Mondal, Elizabeth Diederichs, Thomas L. Willett

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Materials · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of WaterlooCanada Foundation for InnovationOntario Research Foundation
Mots-clésNanocompositeMaterials scienceUltimate tensile strengthComposite materialGlass transitionIsosorbidePolymerNanoparticleDynamic mechanical analysisChemistryNanotechnologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The combination of plant-derived polymer resins and mineral-based nanoparticles into three dimensional (3D) printable, high-performance nanocomposites suggests a means to improve the sustainability profile of rapid prototyping and additive manufacturing. In this work, our previously published nanocomposite biomaterial system of acrylated epoxidized soybean oil (AESO) and polyethylene glycol (PEGDA) diluent composited with calcium-deficient hydroxyapatite (nHA) nanorods was improved by the substitution of AESO with methacrylated AESO (mAESO) and the partial substitution of PEGDA with isosorbide methacrylate (IM). mAESO was used to increase the degree of crosslinking and reduce the ink viscosity. IM was synthesized by reacting the hydroxyl groups on isosorbide with methacrylic anhydride. The effects of partially replacing PEGDA with IM on the rheology and printability of the nanocomposite inks and the mechanical properties of the resulting nanocomposite materials were quantified. These masked stereolithography (mSLA) printed nanocomposites have greatly improved mechanical properties (tensile strength, Young’s modulus, and Mode-I fracture toughness) due to the shift to mAESO and IM. IM greatly improved the tensile fracture strength and Young’s modulus of the nanocomposites by acting as a reactive diluent and as a stiff segment in the polymer system. Dynamic mechanical analysis revealed that the glass transition temperature of the nanocomposite increased due to the addition of IM. However, IM decreased the strain-at–fracture, making the nanocomposites more brittle. This study demonstrates the development of high-performance mAESO-IM-nHA-based novel nanocomposites that can be easily 3D printed using desktop mSLA, suggesting a facile path forward to improved sustainability in rapid prototyping and additive manufacturing using nanocomposites for a broad range of 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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations23
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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