MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3084410032 · doi:10.32393/csme.2020.1149

A Finite Element Study of the Relationship Between Bone Fibril Elasticity and Degree of Mineralization

2020· article· en· W3084410032 sur OpenAlexaff
Franklin Ogidi, Qiang Zhang, Yunhua Luo

Notice bibliographique

RevueProgress in Canadian Mechanical Engineering. Volume 3 · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComposite Material Mechanics
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElasticity (physics)Mineralization (soil science)Finite element methodCollagen fibrilDegree (music)GeologyMaterials scienceStructural engineeringAnatomyComposite materialEngineeringPhysicsBiologySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a two-dimensional (2D) finite element model of the mineralized collagen fibril. The model was developed to investigate the relationship between fibril elasticity and degree of mineralization, the latter is measured by volume fraction of minerals. Mineralized fibrils were modeled as two-phase composite materials with mineral platelet inclusions embedded in the collagen matrix. Fibril elasticity moduli were determined by finite element analyses. It was found that the fibril elastic modulus increases slowly with the volume fraction of minerals up to a volume fraction of 39.2%. Beyond this point, the elastic modulus increases rapidly with volume fraction. This rapid increase is probably attributed to the sharp gain in von Mises strain within the fibril resulting from a decrease in axial spacing between hydroxyapatite crystals. These results provide insights into the mechanical properties of bone at the nano-mesoscale. The results from the finite element modelling are compared with predictions from theoretical models such as the Mori-Tanaka Scheme, the Self-consistent scheme, and the Voigt-Reuss bounds. Whereas there are considerable differences between theoretical predictions and finite element results, similar trends can still be observed, indicating that finite element modelling is a promising approach to understand the effects of bone chemical composition on its mechanical behaviour.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,617
Score d'incertitude au seuil0,825

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProgress in Canadian Mechanical Engineering. Volume 3Même sujetComposite Material MechanicsTravaux en français237 207