Architectural bone parameters and the relationship to titanium lattice design for powder bed fusion additive manufacturing
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Notice bibliographique
Résumé
Additive manufacturing (AM) of titanium (Ti) and Ti-6Al-4V lattices has been proposed for bone implants and augmentation devices. Ti and Ti-6Al-4V have favourable biocompatibility, corrosion resistance and fatigue strength for bone applications; yet, the optimal parameters for Ti-6Al-4V lattice designs corresponding to the natural micro- and meso-scale architecture of human trabecular and cortical bone are not well understood. A comprehensive review was completed to compare the natural lattice architecture properties in human bone to Ti and Ti-6Al-4V lattice structures for bone replacement and repair. Ti and Ti-6Al-4V lattice porosity has varied from 15% to 97% with most studies reporting a porosity between 50-70%. Cortical bone is roughly 5-15% porous and lattices with 50-70% porosity are able to achieve comparable stiffness, compressive strength, and yield strength. Trabecular bone has a reported porosity range from 70-90%, with trabecular thickness varying from 120-200 {\mu}m. Existing powder bed fusion technologies have produced strut and wall thicknesses ranging from 200-1669 {\mu}m. This suggests limited overlap between current AM of Ti and Ti-6Al-4V lattice structures and trabecular bone architecture, indicating that replicating natural trabecular bone parameters with latticing is prohibitively challenging. This review contributes to the body of knowledge by identifying the correspondence of Ti and Ti-6Al-4V lattices to the natural parameters of bone microarchitectures, and provides further guidance on the design and AM recommendations towards addressing recognized performance gaps with powder bed fusion technologies.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle