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Enregistrement W4400188845 · doi:10.1016/j.compositesb.2024.111680

Dispersion Strategy improves the mechanical properties of 3D-Printed biopolymer nanocomposite

2024· article· en· W4400188845 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueComposites Part B Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchCanada Foundation for InnovationOntario Research Foundation
Mots-clésMaterials scienceBiopolymerNanocompositeComposite materialDispersion (optics)Polymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Homogenous dispersion of nanoparticles in polymer matrices is a technical challenge that if overcome can lead to improved mechanical properties of the resulting nanocomposites. In this work, we successfully refined commercially-available nanoscale, calcium deficient, and poorly crystalline hydroxyapatite (nHA) particles and composited them with acrylate and methacrylate functionalized soybean oil (mAESO) and triethylene glycol dimethacrylate (TEGDMA) producing inks for masked stereolithography (mSLA) -based 3D printing. First, we used shear mixing and ultrasonication on nHA/ethanol mixtures to break down agglomerates and then separated the finest nanoparticles from the remaining agglomerates using centrifugation. The refined nanoparticles (termed fine) were then mixed with the resins and UV-initiator to produce inks for 3D printing. Similarly, we prepared one ink using as-purchased nHA particles (termed raw) and another ink using leftover agglomerates after refinement (termed coarse). We compared the rheological properties of the nHA-resin inks. We used mSLA to fabricate nanocomposite specimens and tested them using flexural, and Mode-I fracture toughness testing following ASTM standards. The dispersion of nanoparticles in the polymer matrix was studied by analyzing backscattered mode scanning electron microscopy images. The nHA particle refinement improved the nanoparticle dispersion in the resin matrix while also increasing the viscosity and shear yield strength of the nanocomposite ink. The flexural fracture strength, flexural modulus, and Mode-I fracture toughness of refined nHA-based nanocomposites were increased by 11 %, 71 %, and 12 %, respectively compared to the raw nHA-based nanocomposites. However, the flexural fracture strain of refined nHA-based nanocomposites was lower by 40 % compared to the raw nHA-based nanocomposites. The nanocomposites became stiffer with the incorporation of refined nanoscale nHA. The separation of nanoscale nHA particles, excellent dispersion of these nanoparticles in polymer matrix, and improved flexural strength and modulus opens a new avenue towards the 3D printing of high-performance nHA-based nanocomposites.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,189 · 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