Assessment of Elastic-Plastic Fracture Behavior of Cortical Bone Using a Small Punch Testing Technique
Notice bibliographique
Résumé
The fracture properties of cortical bone are directly coupled to its complex hierarchical structure. The limited availability of bone material from many anatomic locations creates challenges for assessing the effect of bone heterogeneity and anisotropy on fracture properties. The small punch technique was employed to examine the fracture behavior of cortical bone in terms of area under the curve values obtained from load-load point displacement behavior. Fracture toughness of cortical bone was also determined in terms of J-toughness values obtained using a compact tension (CT) test. Area under the curve values obtained from the small punch test were correlated with the J-toughness values of cortical bone. The effects of bone density and compositional parameters on area under the curve and Jtoughness values were also analyzed using linear and multiple regression analysis. Area under the curve and J-toughness values are strongly and positively correlated. Bone density and %mineral content are positively correlated with both area under the curve and J-toughness values. The multiple regression analysis outcomes support these results. Overall, the findings support the hypothesis that area under the curve values obtained from small punch tests can be used to assess the fracture behavior of cortical bone.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».