Performance Optimization of Composite Pylons in Transtibial Prostheses Using Nanoparticles SIO2: A Comparative Experimental and Numerical Study
Notice bibliographique
Résumé
This paper addresses the research gap.Many studies have addressed the addition of nanomaterials, but none have examined their impact on the manufacture of prosthetic limbs, particularly those made of prosthetic pylon.It aims to evaluate the mechanical and physical effects of adding silicon dioxide (SIO2) nanoparticles to a hybrid composite material consisting of glass fibers, Perlon and a polyester matrix.The novelty of this work using nanoparticles SIO2 for enhancing composite materials for manufacturing prosthtic.Methodologically, two experimental sets were fabricated: a reference specimen (∆1) and a nano-specimen (∆2), using a vacuum-assisted resin infusion technique.The mechanical properties were characterized through tensile and flexural tests, and the structural performance was then evaluated through an experimental buckling test of the critical buckling load of the pylon for material (∆2), which was improved by approximately 65% after the addition of SIO2 compared to the material (∆1).The results were compared with a theoretical model and a finite element model (FEM) built in ANSYS to simulate the critical mid-stance phase of the gait cycle.The results demonstrated a clear superiority of the nanomaterial, with the ultimate tensile strength increasing by more than 41% and the elastic modulus by nearly 54.4% compared to the reference sample.Furthermore, the manufactured pylon was 44% lighter and 40% less expensive to manufacture compared to its Al-6061 counterpart.
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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) | 0,001 | 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 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 ».