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Enregistrement W4213198348 · doi:10.4236/msa.2022.132005

Polylactic Acid (PLA) Foaming: Design of Experiments for Cell Size Control

2022· article· en· W4213198348 sur OpenAlexafffund
Miada Abubaker Osman, Nick Virgilio, Mahmoud Rouabhia, Frej Mighri

Notice bibliographique

RevueMaterials Sciences and Applications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensPolytechnique MontréalUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMoldPolylactic acidMaterials scienceMolding (decorative)Compression moldingFoaming agentComposite materialCell sizeBlowing agentDesign of experimentsPolymerPorosityPolyurethaneMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, a design of experiments (DoE) approach was used to develop a PLA open-cell foam morphology using the compression molding technique. The effect of three molding parameters (foaming time, mold opening temperature, and weight concentration of the ADA blowing agent) on the cellular structure was investigated. A regression equation relating the average cell size to the above three processing parameters was developed from the DoE and the analysis of variance (ANOVA) was used to find the best dimensional fitting parameters based on the experimental data. With the help of the DoE technique, we were able to develop various foam morphologies having different average cell size distribution levels, which is important in the development of open-cell PLA scaffolds for bone regeneration for which the control of cell morphology is crucial for osteoblasts proliferation. For example, at a constant ADA weight concentration of 5.95 wt%, we were able to develop a narrow average cell size distribution ranging between 275 and 300 μm by varying the mold opening temperature between 106°C and 112°C, while maintaining the foaming time constant at 8 min, or by varying the mold foaming time between 6 and 11 min and maintaining the mold opening temperature at 109°C.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,882

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,261
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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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