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Enregistrement W4214882537 · doi:10.22226/2410-3535-2022-1-54-58

Effect of forging temperature on the structure, mechanical and functional properties of superelastic Ti-Zr-Nb bar stock for biomedical applications

2022· article· en· W4214882537 sur OpenAlexaff
Konstantin Lukashevich, Vadim Sheremetyev, A. A. Kudryashova, Mikhail Derkach, В. А. Андреев, С. П. Галкин, С. Д. Прокошкин, Vladimir Braïlovski

Notice bibliographique

RevueLetters on Materials · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueTitanium Alloys Microstructure and Properties
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesRussian Science Foundation
Mots-clésMaterials scienceSubstructureAlloyForgingComposite materialGrain sizeVolume fractionModulusElastic modulusMicrostructureShear modulusMetallurgyStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ti-Zr-Nb shape memory alloys exhibit a unique combination of properties that make them suitable for bone implants: low Young’s modulus, superelastic behavior, superior corrosion resistance, and non-toxicity of all the constitutive elements. In this study, superelastic Ti-19Zr-14Nb (at.%) alloy was subjected to a combination of radial shear rolling at 900°C and rotary forging in a temperature range from 500 to 700°C to form long-length bar stocks for bone implants fabrication. Features of the grain structure, phase composition, mechanical and functional properties of the long-length bar stocks were analyzed using light microscopy, X-ray analysis, as well as during mechanical and functional tests. It was shown that after radial shear rolling at 900°C, a heterogeneous grain structure was formed over the cross-section of the bar stock, and this structure was inherited after the subsequent rotary forging at 500°C. With an increase in the forging temperature, the structural heterogeneity is eliminated and the grain size increases, while the hardness and strength characteristics of the material decrease. After rotary forging at 700°C, the alloy manifests the best combination of structural, mechanical, and functional characteristics. In this state, the long-length bar stock demonstrates a homogeneous grain structure with a certain fraction of a dynamically polygonized substructure of β-phase, a satisfactory strength (UTS ≈ 580 MPa), a low Young’s modulus (E ≈ 35 GPa), the high difference between dislocation and phase yield strength (Δσ ≈ 280 MPa), and a relatively large amount of superelastic recovery strain (εrSEmax ≈ 3.1%).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,200 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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