MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4392354776 · doi:10.18280/rcma.340110

Fabrication and Mechanical Characterization of Functionally Graded NiTi/HA Alloys

2024· article· fr· W4392354776 sur OpenAlexvenueno aff
Aseel Majid Habeeb, Nihad Abdul-Ameer Salih

Notice bibliographique

RevueRevue des composites et des matériaux avancés · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineMaterials Science
ThématiqueShape Memory Alloy Transformations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFabricationNickel titaniumCharacterization (materials science)Materials scienceMetallurgyShape-memory alloyNanotechnologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the realm of biomaterials engineering, Functionally Graded Materials (FGMs) have emerged as a novel class of composites, characterized by spatial variations in composition that yield a gradient in properties tailor-made for specific applications.This investigation delineates the development of a multi-layered FGM composed of titanium, nickel, and hydroxyapatite (NiTi/HA), designed to address the challenges associated with bone implant integration.Porous NiTi, renowned for its mechanical compatibility with bone tissue, is coupled with hydroxyapatite, a material celebrated for its osteoconductive properties, to enhance bioactivity and promote bone ingrowth.The fabrication of this NiTi/HA FGM was realized through a powder metallurgy approach, culminating in the production of specimens with either three or five stratified layers that progressively transition from NiTi-rich at one extremity to HA-rich at the other.The compaction of these powders was executed under a pressure of 450 MPa, followed by a sintering process at 1000° C sustained for a duration of three hours-parameters meticulously chosen to optimize material integrity without compromising the functional gradient.Mechanical characterization was systematically conducted, revealing that the microhardness of the FGMs ranged from 269.6 to 458.11 kg/mm 2 and 365.5 to 436.5 kg/mm 2 for the threelayered and five-layered specimens, respectively.The density and porosity of these materials were also quantified, with the three-layered FGM (FGM1) exhibiting an apparent density of 2.665 g/cm 3 and a porosity of 33.5%, while the five-layered FGM (FGM2) displayed an increased density of 3.754 g/cm 3 and a reduced porosity of 24.6%.X-ray diffraction analysis verified the phase composition of the graded specimens, confirming the presence of the anticipated monoclinic NiTi, cubic NiTi, and hexagonal Ni3Ti phases, integral to the material's function.The synergistic combination of the robust mechanical properties of the NiTi alloy with the superior bioactivity of hydroxyapatite underscores the potential of this FGM NiTi/HA for hard tissue implant applications, offering a promising avenue for the advancement of orthopedic treatments.

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 seuil0,002

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRevue des composites et des matériaux avancésMême sujetShape Memory Alloy TransformationsTravaux en français237 207