Obtaining Properties of Polymeric Filaments for 3D Printing from Dinizia Excelsa Ducke Fiber and Copper Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
With many existing contagious diseases, SARS-CoV-2 exemplifies the dangers of emerging infectious diseases, potentially leading to severe acute respiratory syndrome (SARS). In March 2020, the World Health Organization (WHO) declared COVID-19 a pandemic in response to the rapid increase in infections globally. This situation not only highlighted the vulnerability of populations to dangerous pathogens but also underscored the persistent challenges faced by the public health community in preventing and controlling contagious diseases. Furthermore, it led to excessive use of plastics that harm the environment, such as 70% alcohol due to its low cost and ease of use, which increased the use of plastic packaging and its improper disposal. There are studies on bioplastics reinforced with plant fibers, showing good mechanical properties, and using polymer nanocomposites with metal oxide nanoparticles, such as copper, where their incorporation can achieve optical, electronic, mechanical, and antimicrobial enhancements through the filament extrusion process. Therefore, the matrix is not only a support for the nanoparticles but can also improve antibacterial performance and expand the applications of this material to meet different requirements. The objective of this study is to produce, through extrusion, antimicrobial bioplastic filaments (PLA, plant fiber, and copper nanoparticles) for use in 3D printing and evaluate their tensile mechanical properties, Optical Morphology (OM), and Scanning Electron Morphology (SEM). The filaments produced with a plant fiber particle size of 140 µm exhibited superior quality and better mechanical performance, with tensile strengths of 33.63 and 23.83 MPa and elastic moduli of 2.69 and 5.45 GPa compared to those with a particle size of 30 µm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».