A cross‐linking model for estimating Young's modulus of artificial bone tissue grown on carbon nanotube scaffold
Notice bibliographique
Résumé
Carbon nanotubes (CNTs) provide a suitable environment for growth and proliferation of bone cells. The elastic properties exhibited by CNTs can enhance mechanical characteristics of bone mineral phase, hydroxyapatite (HAp), precipitated on such a scaffold. In this article, a simplified model for estimating the axial Young's modulus of a representative volume element (RVE) of CNT-HAp composite is presented. The model is based on the idea of HAp formation on functionalized sites on CNTs as cross-links between HAp matrix and CNT. Modeling results show that the reinforcement role contributed by CNT in the RVE causes a significant increase in the Young's modulus of the composite material which is a direct consequence of transferring stresses from the HAp matrix to the CNT through the cross-links. Similar conclusions may be suggested regarding the improvement of overall mechanical properties of the material. The prediction made by the model lies reasonably well within the limits proposed by conventional Rule-of-Mixtures, and sliding below Voigt's model. The Young's modulus predicted by the model lies adjacent to the Hashin-Shtrikman upper bound as a function of the RVE length (or equivalently CNT aspect ratio). The model simulation indicates that an increase in the CNT aspect ratio and/or number of cross-links in the RVE, results in the prediction to move closer to the estimation made by Voigt as the assumption of perfect bonding between composite phases is approached.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».