Mechanical and Numerical Analysis of Polymer-Natural Fiber Composites for Denture Applications
Notice bibliographique
Résumé
Removable complete dentures are still a therapy of choice for a variety of medical professionals and patients even in an era of implant and fix prostheses.This article focuses on comparing complete dentures manufactured using various denture base materials.Heat-cured polymethylmethacrylate, used for prosthetic complete denture composites, was blended separately with Polyamide (PA) type 6 and Polyvinylpyrrolidone (PVP) type K30.These blends were prepared with various weight fractions (0%, 2%, 4%, and 6%) and reinforced with sisal and coconut powders, each added individually with varying weight fractions (2%, 4%, and 6%).The tensile test was carried out to achieve tensile strength, modulus of elasticity, and elongation percentage values.The numerical part depends on the Finite Element Method (FEM), conducted by using Ansys Workbench-2020 R2.According to the experimental data, the tensile strength, elastic modulus, and elongation of polymer blends increase at a 2% weight fraction of PA and PVP particles, and then decrease with higher PA and PVP particles' weight fraction.However, they decrease with increasing weight fraction of coconut and sisal particles.The highest tensile strength and elastic modulus are 86 MPa and 2.531 GPa, respectively, for PMMA-2% PA, and the greatest elongation percentage is 5.28% for PMMA-2% PVP.These findings lead to the conclusion that the addition of polymer blend materials to PMMA resin is a promising approach for improving tensile properties in applications such as complete or partial denture bases, addressing an ongoing challenge.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».