Bone-inspired lattice structures for biomedical applications: Design, pore network analysis, and mechanical performance
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to design metamaterials that replicate trabecular bone anisotropic structure and mechanical performance for bone replacement applications. While triply periodic minimal surface (TPMS) gyroid structures like sheet (SHN) and solid (SON) networks have been explored for bone replacement, their uniform designs fail to fully capture bone’s anisotropy. To address this, we propose a hybrid (HYB) strategy as a more effective solution. We investigate bone-inspired structures by comparing human proximal femur models from micro-computed tomography (CT) images. A 3D lattice was extracted from the trabecular bone region, and compared with TPMS gyroid structures: SHN, SON, and HYB. All structures were standardized to a ∼33.75% relative density, ensuring a fair comparison, and their anisotropic behavior was analyzed using micromechanical homogenization. Finite element (FE) simulations under various loading conditions confirmed their elastic response and anisotropy. Additionally, the anisotropic behavior of bone material was also analyzed using bone analysis, while pore network modeling (PNM) characterized key pore parameters. Experimental validation included 3D printing via fused deposition modeling with carbon fiber-reinforced polylactic acid, followed by compression testing and elastoplastic FE simulations. Our results show that, compared with uniform TPMS structures, the HYB design closely replicates bone, making it a strong candidate for bone replacement applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».