Modeling of High-Density Compaction of Pharmaceutical Tablets Using Multi-Contact Discrete Element Method

离散元法 压实 微晶纤维素 材料科学 压缩(物理) 校准 粒子(生态学) 压缩性 复合材料 赋形剂 生物系统 机械 数学 纤维素 化学 物理 工程类 色谱法 地质学 化学工程 海洋学 统计 生物
作者
Kostas Giannis,Carsten Schilde,Jan Henrik Finke,Arno Kwade
出处
期刊:Pharmaceutics [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:13 (12): 2194-2194 被引量:23
标识
DOI:10.3390/pharmaceutics13122194
摘要

The purpose of this work is to simulate the powder compaction of pharmaceutical materials at the microscopic scale in order to better understand the interplay of mechanical forces between particles, and to predict their compression profiles by controlling the microstructure. For this task, the new framework of multi-contact discrete element method (MC-DEM) was applied. In contrast to the conventional discrete element method (DEM), MC-DEM interactions between multiple contacts on the same particle are now explicitly taken into account. A new adhesive elastic-plastic multi-contact model invoking neighboring contact interaction was introduced and implemented. The uniaxial compaction of two microcrystalline cellulose grades (Avicel® PH 200 (FMC BioPolymer, Philadelphia, PA, USA) and Pharmacel® 102 (DFE Pharma, Nörten-Hardenberg, Germany) subjected to high confining conditions was studied. The objectives of these simulations were: (1) to investigate the micromechanical behavior; (2) to predict the macroscopic behavior; and (3) to develop a methodology for the calibration of the model parameters needed for the MC-DEM simulations. A two-stage calibration strategy was followed: first, the model parameters were directly measured at the micro-scale (particle level) and second, a meso-scale calibration was established between MC-DEM parameters and compression profiles of the pharmaceutical powders. The new MC-DEM framework could capture the main compressibility characteristics of pharmaceutical materials and could successfully provide predictions on compression profiles at high relative densities.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Throne完成签到,获得积分10
1秒前
偷猪雅贼发布了新的文献求助20
1秒前
Garland完成签到,获得积分10
1秒前
Chenglong发布了新的文献求助10
1秒前
文竹周发布了新的文献求助20
1秒前
2秒前
洋1发布了新的文献求助10
2秒前
李Xinyao_29发布了新的文献求助10
3秒前
单纯玫瑰发布了新的文献求助10
3秒前
高高凌波完成签到 ,获得积分10
3秒前
虚幻念寒发布了新的文献求助10
3秒前
zoomer完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
不再选择发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
Enko完成签到,获得积分10
4秒前
赵佳露完成签到,获得积分10
4秒前
所所的应助被冷酷的芷蝶采纳,获得10
4秒前
哦哦完成签到 ,获得积分10
4秒前
欣慰碧彤的应助被chugu3721采纳,获得10
4秒前
5秒前
久酒啊九完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
5秒前
壮观的可以完成签到,获得积分10
5秒前
脑洞疼的应助被Jsl采纳,获得10
6秒前
深情安青的应助被zrh采纳,获得10
6秒前
6秒前
Yandy发布了新的文献求助10
6秒前
称心茹嫣发布了新的文献求助20
6秒前
俭朴台灯完成签到,获得积分10
7秒前
Ning发布了新的文献求助10
7秒前
啸西风完成签到,获得积分10
8秒前
2418478262发布了新的文献求助10
8秒前
兴奋的初柳完成签到 ,获得积分10
8秒前
xxx完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
Lalny完成签到,获得积分20
9秒前
9秒前
嘻嘻嘻112完成签到,获得积分10
9秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Rosenblum, Global Change Biology 800
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Convergent and bidirectional strategies towards the total synthesis of hemibrevetoxin B 300
Geschichtliche Grundbegriffe (GGB), Band 5: Pro–Soz 300
Die Religion in Geschichte und Gegenwart (RGG), 4. Auflage, Band 7: R–S 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 计算机科学 工程类 纳米技术 内科学 物理 有机化学 化学工程 生物化学 复合材料 光电子学 细胞生物学 心理学 量子力学 催化作用 物理化学 电极
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7794835
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9331172
关于积分的说明 20441315
捐赠科研通 7385050
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3324526
关于科研通互助平台的介绍 2472131
邀请新用户注册赠送积分活动 2341655