Time-dependent damage in predictions of fatigue behaviour of normal and healing ligaments
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Ligaments are dense fibrous tissues that connect bones across a joint and are exposed daily to creep and fatigue loading. Ligaments are tensile load-bearing tissues; therefore, fatigue loading will have a component of time-dependent damage from the non-zero mean stress and cycle-dependent damage from the oscillating stress. If time-dependent damage is not sufficient to completely predict the fatigue response, then cycle-dependent damage could be an important contributor. Using data from normal ligaments (current study and Thornton et al., Clin. Biomech. 22:932-940, 2007a) and healing ligaments (Thornton and Bailey, J. Biomech. Eng. 135:091004-1-091004-6, 2013), creep data was used to predict the fatigue response considering time-dependent damage. Relationships between creep lifetime and test stress or initial strain were modelled using exponential or power-law regression. In order to predict fatigue lifetimes, constant rates of damage were assumed and time-varying stresses were introduced into the expressions for time-dependent damage from creep. Then, the predictions of fatigue lifetime were compared with curvefits to the fatigue data where exponential or power-law regressions were used to determine the relationship between fatigue lifetime and test stress or initial strain. The fatigue prediction based on time-dependent damage alone greatly overestimated fatigue lifetime suggesting that time-dependent damage alone cannot account for all of the damage accumulated during fatigue and that cycle-dependent damage has an important role. At lower stress and strain, time-dependent damage was a greater relative contributor for normal ligaments than healing ligaments; however, cycle-dependent damage was a greater relative contributor with incremental increases in stress or strain for normal ligaments than healing ligaments.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle