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Enregistrement W2768540916 · doi:10.1177/0954411917742943

Experimental analysis of the process parameters affecting bone burring operations

2017· article· en· W2768540916 sur OpenAlexaff
Jonathan Kusins, O. Remus Tutunea‐Fatan, Louis M. Ferreira

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part H Journal of Engineering in Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Implant Techniques and Outcomes
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVibrationProcess (computing)Computer scienceInterface (matter)Materials scienceMechanical engineeringBiomedical engineeringSimulationEngineeringAcousticsComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The experimental quantification of the process parameters associated with bone burring represents a desirable outcome both from the perspective of an optimized surgical procedure as well as that of a future implementation into the design of closed-loop controllers used in robot-assisted bone removal operations. Along these lines, the present study presents an experimental investigation of the effects that tool type, rotational speed of the tool, depth of cut, feed rate, cutting track overlap, and tool angle (to a total of 864 total unique combinations) have on bone temperature, tool vibration, and cutting forces associated with superficial bone removal operations. The experimental apparatus developed for this purpose allowed a concurrent measurement of bone temperature, tool vibration, and cutting forces as a function of various process parameter combinations. A fully balanced experimental design involving burring trials performed on a sawbone analog was carried out to establish process trends and subsets leading to local maximums and minimums in temperature and vibration were further investigated. Among the parameters tested, a spherical burr of 6 mm turning at 15,000 r/min and advancing at 2 mm/s with a 50% overlap between adjacent tool paths was found to yield both low temperatures at the bone/tool interface and minimal vibrations. This optimal set of parameters enables a versatile engagement between tool and bone without sacrificing the optimal process outcomes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations11
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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