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Design and fabrication of cast orthopedic implants with freeform surface textures from 3-D printed ceramic shell

2000· article· en· W2051471119 sur OpenAlexaff
Alain Curodeau, Emanuel M. Sachs, Salvatore Caldarise

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Materials Research · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceFabricationCeramicCasting3D printingComposite materialUndercutMoldPorosityShell (structure)Layer (electronics)Engineering drawing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three-dimensional printing is a solid freeform fabrication process, which creates parts directly from a computer model. The parts are built by repetitively spreading a layer of powder and selectively joining the powder in the layer by ink-jet printing of a binder material. 3D printing was applied to the fabrication of sub-millimeter surface textures with overhang and undercut geometries for use in orthopedic prostheses as bony ingrowth structures. 3D printing is used to fabricate ceramic molds of alumina powder and silica binder, and these molds are used to cast the bony ingrowth surfaces of Co-Cr (ASTM F75) alloy. Minimum positive feature sizes of the ceramic mold and, therefore, minimum negative feature sizes of castings were determined to be approximately 200 x 200 x 175 microm and were limited by the strength of ceramic needed to withstand handling. Minimum negative feature sizes in the ceramic mold and, therefore, minimum positive features in the casting were found to be approximately 350 x 350 x 175 microm and were determined by limitations on removal of powder from the ceramic and the pressure required to fill these small features with molten metal during casting. Textures were designed with 5 layers of distinct geometric definition, allowing for the design of overhung geometry with overall porosity ranging from 30-70%. Features as small as 350 x 350 x 200 microm were included in these designs and successfully cast.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,255 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations170
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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