Three-roll four-stand hot longitudinal rolling of superelastic Ti-Zr-Nb alloy bars for orthopedic implants: finite element modeling and experimental study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Finite element modeling and experimental study of the three-roll four-stand hot longitudinal rolling (LR) deformation process were conducted for a Ti–Zr–Nb shape memory alloy. The stress, strain, strain rate, temperature, and triaxiality fields were analyzed in detail. During the process, bar stock predominantly experienced compressive stresses of up to 780 MPa, while the tensile stresses remained below 100 MPa. Triangular calibers generated higher compressive stresses than their circular counterparts, and the stress triaxiality remained below a critical threshold for the defect formation, thus ensuring process stability. The equivalent strain and strain rate distributions were strongly non-uniform, exhibiting six surface-localized maxima that led to the related microstructure and hardness gradients. The strain rate exceeded 50 s −1 on the surface and decreased to 15–25 s −1 in the core of the bar stock, while the deformation-induced heating raised the billet temperature from 700 °C to approximately 850 °C. Microstructural observations confirmed the grain refinement and anisotropy reduction after the final deformation stand. The processed alloy demonstrated a favorable combination of the mechanical and functional properties ( UTS = 728 MPa, ϵ r se max = 3.6%, E = 57 GPa), thus proving that the three-roll LR process is an effective method for producing superelastic Ti-alloy bar stock for biomedical 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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».