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Enregistrement W4407356966 · doi:10.1016/j.bea.2025.100148

Mechanical and microstructural properties of additively manufactured porous titanium alloy constructs for orthopaedic and maxillofacial reconstruction

2025· article· en· W4407356966 sur OpenAlexafffund
K. Hijazi, Haojie Mao, David W. Holdsworth, S. Jeffrey Dixon, Amin S. Rizkalla

Notice bibliographique

RevueBiomedical Engineering Advances · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing Materials and Processes
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSchulich School of Medicine and Dentistry, Western University
Mots-clésMaterials scienceAlloyTitanium alloyPorosityTitaniumMetallurgyOrthodonticsComposite materialMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Porous intraosseous implants, fabricated from titanium alloy by selective laser melting (SLM), promote osseointegration and decrease stress shielding. Nevertheless, the application of such constructs in surgery has been restricted due to issues with their structural and mechanical properties. In addition, the flexural properties of porous constructs are not well known. Hence, this research aimed to investigate the mechanical and microstructural properties of porous constructs made from Ti6Al4V alloy for applications such as mandibular reconstruction. Computer models were created of dumbbell-shaped and square prism constructs with cubic pore structures. Five strut thicknesses between 250 and 650 µm with a constant 1 mm unit cell size were created, which gave rise to pores of sizes between 350 and 750 µm. Nonporous models were used as controls. Constructs were fabricated from these models using selective laser melting. Computed tomography was used to investigate internal defects and surface roughness. Internal defects made up < 1.0 % of the total volume. Loose and partially melted particles caused a rough surface on the struts, with arithmetic mean height ranging between 2.0 and 9.5 µm. Finite element analysis (FEA) was performed to simulate tensile and flexural loadings and predict locations of mechanical weakness. Static tensile and three-point bend tests were performed on SLM-built constructs using an Instron screw-type testing machine. The FEA models incorporated mechanical properties of Ti6Al4V, which were sourced from the stress-strain curves from tensile tests on nonporous constructs produced via selective laser melting. There was close agreement between the FEA simulations and the actual tensile and flexural strengths and moduli of the constructs (deviations < 11 %). The results of real-life mechanical tests and FEA tests demonstrated that the modulus and strength values are strongly correlated with strut thickness (R 2 >0.95). Porous Ti6Al4V constructs with strut thicknesses ranging between 350 and 450 µm were found to have modulus and strength values that matched those of the mandible. This study demonstrated that FEA models can accurately predict the mechanical behaviour of SLM-built porous constructs. This will permit the rapid design of patient-specific porous devices that facilitate bone alignment, vascularization, tissue ingrowth, and skeletal function.

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 seuil0,001

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)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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