Functionalization of calcium-deficient nanohydroxyapatite improves the mechanical properties of 3D printed biopolymer nanocomposites
Notice bibliographique
Résumé
Agglomerations of nanoparticles in a polymer matrix can drastically reduce the mechanical properties of a polymer nanocomposite , especially its strength . The grafting of nanoparticle surfaces with suitable functional groups can provide improved dispersion and stronger interfacial bonding, improving the fracture resistance of the nanocomposite. In this study, calcium-deficient nanohydroxyapatite (nHA) particles were functionalized with an amino acid-based urethane methacrylate (lysine urethane methacrylate, LUM) and subsequently reacted with hydroxyethyl methacrylate . We mixed these functionalized nHA particles with resin, composed of methacrylated acrylated epoxidized soybean oil, methacrylated isosorbide , and triethylene glycol dimethacrylate , and 3D-printed nanocomposites using masked stereolithography . We hypothesized that the functionalized nanoparticles would enhance the mechanical performance of the 3D-printed nanocomposites due to the greater dispersion and stronger interface. Flexural, tensile, compression and Mode-I fracture toughness test specimens were fabricated using a mSLA printer and tested following ASTM standards. The LUM functionalization of nHA improved the dispersion and increased the viscosity of the uncured nanocomposite ink. The flexural fracture strength, yield strength, and mode-I fracture toughness values were increased by 10 %, 30 %, and 11 %, respectively. The LUM improved the strength and fracture toughness by providing a stronger, more stable interface, resisting debonding between the matrix and particles, allowing for greater plastic deformation .
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».