Effect of silver in thermal treatments of Fe-Mn-C degradable metals: Implications for stent processing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Twinning-induced plasticity (TWIP) steels are considered excellent materials for manufacturing products requiring extremely high mechanical properties for various applications including thin medical devices, such as biodegradable intravascular stents. It is also proven that the addition of Ag can guarantee an appropriate degradation while implanted in human body without affecting its bioactive properties. In order to develop an optimized manufacturing process for thin stents, the effect of Ag on the recrystallization behavior of TWIP steels needs to be elucidated. This is of major importance since manufacturing stents involves several intermediate recrystallization annealing treatments. In this work, the recrystallization mechanism of two Fe-Mn-C steels with and without Ag was thoroughly investigated by microstructural and mechanical analyses. It was observed that Ag promoted a finer microstructure with a different texture evolution, while the recrystallization kinetics resulted unaffected. The presence of Ag also reduced the effectiveness of the recrystallization treatment. This behavior was attributed to the presence of Ag-rich second phase particles, precipitation of carbides and to the preferential development of grains possessing a {111} orientation upon thermal treatment. The prominence of {111} grains can also give rise to premature twinning, explaining the role of Ag in reducing the ductility of TWIP steels already observed in other works. Furthermore, in vitro biological performances were unaffected by Ag. These findings could allow the design of efficient treatments for supporting the transformation of Fe-Mn-C steels alloyed with Ag into commercial products.
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.
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