A Preliminary Study to Enhance the Tribological Performance of CoCrMo Alloy by Fibre Laser Remelting for Articular Joint Implant Applications
Notice bibliographique
Résumé
CoCrMo alloy has long been used as a pairing femoral head material for articular joint implant applications because of its biocompatibility and reliable tribological performance. However, friction and wear issues are still present for CoCrMo (metal)/CoCrMo (metal) or CoCrMo (metal)/ultrahigh molecular weight polyethylene (UHMWPE) (plastic) pairs in clinical observations. The particulate wear debris generated from the worn surfaces of CoCrMo or UHMWPE can pose a severe threat to human tissues, eventually resulting in the failure of implants and the need for revision surgeries. As a result, a further improvement in tribological properties of this alloy is still needed, and it is of great interest to both the implant manufacturers and clinical surgeons. In this study, the surface of CoCrMo alloy was laser-treated by a fibre laser system in an open-air condition (i.e., no gas chamber required). The CoCrMo surfaces before and after laser remelting were analysed and characterised by a range of mechanical tests (i.e., surface roughness measurement and Vickers micro-hardness test) and microstructural analysis (i.e., XRD phase detection). The tribological properties were assessed by pin-on-disk tribometry and dynamic light scattering (DLS). Our results indicate that the laser-treated surfaces demonstrated a friction-reducing effect for all the tribopairs (i.e., CoCrMo against CoCrMo and CoCrMo against UHHMWPE) and enhanced wear resistance for the CoCrMo/CoCrMo pair. Such beneficial effects are chiefly attributable to the presence of the laser-formed hard coating on the surface. Laser remelting possesses several competitive advantages of being a clean, non-contact, fast, highly accurate and automated process compared to other surface coating methods. The promising results of this study point to the possibility that laser remelting can be a practical and effective surface modification technique to further improve the tribological performance of CoCr-based orthopaedic implants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».