Effect of Coating Materials on the Fatigue Behavior of Hip Implants: A Three-dimensional Finite Element Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to validate, using finite element analysis (FEA), the design concept by comparing the fatigue behavior of hip implant stems coated with composite (carbon/PEEK) and polymeric (PEEK) coating materials corresponding to different human activities: standing up, normal walking and climbing stairs under dynamic loadings to find out which of all these models have a better performance in the prosthesis-bone systems. A 3D finite element models of hip implants, femur, coating layers with polymeric (PEEK) and composite (carbon/PEEK) coating materials are created for FEA. The cyclic loads are applied on the prosthesis head. Fatigue life durations are calculated based on the Goodman mean-stress fatigue theory. The fatigue safety factor for the coated implant is increased more than 12.73% at least compared to the uncoated implant. The carbon/PEEK composite material with 0, +45, -45, and 90 degrees fiber orientation (configuration I) has the highest fatigue life and fatigue safety factor. The numerical result show that the carbon/PEEK composite material (configuration I) seems to be a good solution to increase the values of fatigue safety factor of coating layers due to highest fatigue life and fatigue safety factor. It distributes the applied load and transfers it to the bone, reducing stress-shielding effects and prolong the bone-prosthesis system life span.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».