Molecular Simulations of Low-Shrinkage Dental Resins Containing Methacryl-Based Polyhedral Oligomeric Silsesquioxane (POSS)
Notice bibliographique
Résumé
Nanocomposites of methacrylate-based polyhedral oligomeric silsesquioxane (POSS) are used as resins in dentistry to fill dental cavities. In this article, molecular dynamics simulations (MDS) are used to study and understand the interactions of monofunctional and multifunctional methacrylate groups on hybrid resins containing POSS additives for dental applications. These interactions are further related to the structural properties of the nanocomposites, which in turn affect their macro-properties that are important, especially when used for specific uses such as dental resins. For monofunctional methacrylate, nanocomposite of methacryl isobutyl POSS (MIPOSS) and for multifunctional methacrylate, methacryl POSS (MAPOSS) are used in this study. Molecular dynamic simulations (MDS) are performed on both MIPOSS and MAPOSS systems by varying the amount of POSS. On a weight percent basis, 1%, 3%, 5%, and 10% POSS are added to the resin. Density calculations, stress-strain, and powder diffraction simulations are used to evaluate the macro-properties of these nanocomposites and compare them with the experimental findings reported in the literature. The observations from the simulation results when compared to the experimental results show that MDS can be efficiently used to design, analyze, and simulate new nanocomposites of POSS.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».