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Enregistrement W4388573978 · doi:10.18280/rcma.330503

Mechanical Properties of PMMA-Based Biocomposites with Polyamide and Polyvinylpyrrolidone Blends for Denture Applications

2023· article· fr· W4388573978 sur OpenAlexvenueno aff
Wassan S. Hussain, Jawad K. Oleiwi, Qahtan A. Hamad

Notice bibliographique

RevueRevue des composites et des matériaux avancés · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolyamidePolyvinylpyrrolidoneMaterials scienceComposite materialPolymer sciencePolymer chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

By blending heat-cured polymethylmethacrylate (PMMA) resin with two different types of polymers, which are polyamide (PV) type (6) and polyvinylpyrrolidone (PVP) type (K30), added separately with various weight fractions (0, 2, 4 and 6%) to heat-cured PMMA resin as blend matrix, attempts have been made in this study for developing the PMMA resin properties employed for prosthesis complete denture.Sisal powder and coconut powder, two different types of natural powders, were added separately to the polymer blend matrices with varying weight fractions (2%, 4%, and 6%) to prepare composite specimens.Hand lay-up methods were used for preparing all specimens.This study covered the flexural test using the 3-point bending method, the impact test using the Izod method, and the maximum shear stress test using the 3-point bending method.According to the results, adding polymer blends and reinforcing powders boosts the impact strength, while lowering flexural modulus, flexural strength, and maximum shear stress.The composite specimens made of (PMMA-2% PVP-6% sisal) manifested the best impact strength and value (11.875 KJ/m 2 ).These findings lead to the conclusion that using PMMA-based biocomposites with polyamide and polyvinylpyrrolidone blends improved impact strength for denture applications, which is one of the most important properties of these 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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