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Enregistrement W2518836726 · doi:10.1111/ijac.12589

Mechanical Properties of Plasma‐Sprayed Mullite‐Reinforced Titania–Bioglass Composite

2016· article· en· W2518836726 sur OpenAlexaff
Suzan Bsat, Xiao Huang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Applied Ceramic Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceMulliteComposite materialMicrostructureFracture toughnessBrittlenessToughnessComposite numberCoatingFiberScanning electron microscopeIndentationCeramic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bioceramics have been extensively used for various medical applications including hip and knee prostheses, tissue engineering scaffolds, and dental implants. Bioceramics, particularly bioglass, are desired because of their bioactivity but are often limited by their inherent brittleness. To compensate, composites have been formed to obtain unique properties where both bioactivity and mechanical integrity can be achieved. Mullite‐reinforced titania–bioglass (TiO 2 – BG ) composites were therefore deposited using plasma spraying technique. The microstructure of the coating materials were analyzed for their morphology and microstructure using scanning electron microscopy/energy dispersive spectrometry. Mechanical properties of the coatings were tested using three‐point bend test, indentation test, and pin‐on‐disk wear test to determine their fracture strength, fracture toughness, and wear resistance, respectively. The addition of mullite fibers improved the fracture strength and wear resistance of TiO 2 – BG composites while having minimal effect on fracture toughness. After the addition of mullite, failure mode was bimodal, failing intergranularly and by fiber pull‐out. Although mullite fibers have not been particularly used for medical applications, fiber reinforcement has shown efficacy in mechanically reinforcing composites of various medical applications.

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 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 candidatesaucune
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,492

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,195
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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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