Chemical treatment in 3D dental model production for clear aligners via additive manufacturing: a comprehensive evaluation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Stereolithography (SLA) additive manufacturing (AM) technique has enabled the production of inconspicuous and aesthetically pleasing orthodontics that are also hygienic. However, the staircase effect poses a challenge to the application of invisible orthodontics in the dental industry. The purpose of this study is to implement chemical postprocessing technique by using isopropyl alcohol as a solvent to overcome this challenge. Design/methodology/approach Fifteen experiments were conducted using a D-optimal design to investigate the effect of different concentrations and postprocessing times on the surface roughness, material removal rate (MRR), hardness and cost of SLA dental parts required for creating a clear customized aligner, and a container was constructed for chemical treatment of these parts made from photocurable resin. Findings The study revealed that the chemical postprocessing technique can significantly improve the surface roughness of dental SLA parts, but improper selection of concentration and time can lead to poor surface roughness. The optimal surface roughness was achieved with a concentration of 90 and a time of 37.5. Moreover, the dental part with the lowest concentration and time (60% and 15 min, respectively) had the lowest MRR and the highest hardness. The part with the highest concentration and time required the greatest budget allocation. Finally, the results of the multiobjective optimization analysis aligned with the experimental data. Originality/value This paper sheds light on a previously underestimated aspect, which is the pivotal role of chemical postprocessing in mitigating the adverse impact of stair case effect. This nuanced perspective contributes to the broader discourse on AM methodologies, establishing a novel pathway for advancing the capabilities of SLA in dental application.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle