关键词： 颈椎融合器   椎间盘退化   颈椎活动度   相邻节段   骨整合   PEEK材料   生物相容性   外部结构  

摘要： 目的聚醚醚酮(PEEK)是融合器常用制备材料,具有良好的力学性能,但生物相容性差,影响骨整合效果。相较之下,钛合金生物相容性好,但刚度大,易导致融合器下沉。本研究旨在设计一款结合钛合金与PEEK两种材料优势的颈椎融合器,并验证其生物力学性能。方法依据健康人体CT扫描数据,重建C3~C7节段颈椎模型。使用PEEK材质的商用ROI-C融合器模型模拟构建C5~C6节段颈椎前路切除融合术(ACDF)手术模型,在前屈、后伸、左右侧弯和扭转工况下,计算分析颈椎融合器与融合器-椎体接触表面应力分布及术后颈椎活动度(ROM)。综合各种工况下融合器应力分布情况,对融合器进行拓扑优化,根据优化模型进行外部结构重新设计并赋予为钛合金材料,内部镂空部分填充为PEEK材料。最终,比较优化后的钛-PEEK颈椎融合器和商用ROI-C融合器在融合器-椎体接触表面应力分布与ROM的变化情况,评估钛-PEEK融合器的生物力学性能。结果与商用ROI-C融合器相比,钛-PEEK融合器的融合器-椎体接触表面应力下降明显,术后手术节段椎体活动能力有所提升。结论钛-PEEK融合器不仅继承了钛合金高生物相容性,降低了融合器下沉风险,还提高了椎体术后活动能力,减少了术后相邻节段椎间盘退化风险,为ACDF手术中融合器选用提供了新的可行性方案。

关键词： ZM6   镁合金   铸造工艺   浇注系统   激冷系统   缺陷  

摘要： 采用初始铸造工艺试制的ZM6镁合金“Z”字型复杂薄壁筒形壳体铸件出现夹渣、疏松缺陷。对缺陷产生的原因进行分析后,通过对铸件浇注系统和激冷系统的优化设计,确定了合理的工艺方案。采用优化后的铸件成型工艺方案,最终解决了铸件的夹渣、疏松缺陷问题,且铸件内部、外观品质均符合技术要求,取得了良好的技术经济效果。

关键词： 气管软骨   生理弯曲   平静呼吸   镁合金支架   数字图像相关法   气管内   气管支架   非均匀结构  

摘要： 目的镁合金气管支架降解过程中受力不均,普遍存在局部降解过快导致断裂失效的问题。探究可降解镁合金支架在气管内所处的生物力学环境,通过支架结构设计调控支架在气管内所受应力状态。方法设计制备气管组织夹具以实现猪气管软骨样本在生理弯曲状态下受到拉伸并利用数字图像相关法测试软骨变形,得到气管软骨生理弯曲状态下的应力-应变关系,通过Marlow模型对其本构关系进行描述,并基于此建立气管有限元模型。提出考虑气管软骨和膜壁力学性质差异的非均匀支架结构,利用有限元法模拟该非均匀结构支架与均匀结构支架在平静呼吸及咳嗽两种状态下的受力状态。结果镁合金支架所受最大主应力区域对应于气管软骨与膜壁交界处。提出的非均匀结构支架在径向支撑性能以及受力均匀程度方面具有优势。结论基于气管周向力学性质不均匀特点,采用非均匀结构的镁合金支架能顺应气管力学特性,提高径向支撑性能,降低支架失效风险。

关键词： 镁合金   化学元素   潘复生   话语权   梦   自然界  

摘要： 提起镁,人们并不会感到陌生,它不仅是课本里的化学元素,在自然界也普遍存在。有这样一位专家,潜心打造中国“镁梦”30多年,与同行一起让中国的镁合金技术逐步成为引领世界镁科技的潮流,使中国在镁合金研究领域掌握重要话语权。

关键词： VW63Z   镁合金   显微组织   力学性能   重力铸造   反重力铸造  

摘要： 采用ProCAST软件仿真模拟,光学显微镜观察和室温拉伸试验等方法研究了铸造工艺对VW63Z镁合金圆盘铸件的内部质量、显微组织和力学性能的影响。结果显示:重力铸造的圆盘铸件上存在疏松和夹渣缺陷,反重力铸造的圆盘铸件上没有夹渣、疏松以及微裂纹等铸造缺陷。显微组织分析结果显示:重力铸造的圆盘铸件显微组织不均匀,平均晶粒尺寸达到95μm;反重力铸造的圆盘铸件显微组织比较均匀,平均晶粒尺寸仅为70μm。力学性能测试结果显示:反重力浇注的圆盘铸件的力学性能更高,室温条件下的本体平均抗拉强度、平均屈服强度和断后伸长率分别为315.75 MPa、215.50 MPa和6.90%,160℃条件下的本体平均抗拉强度、平均屈服强度和断后伸长率分别为295.75 MPa、196.75 MPa和9.85%。

关键词： 镁合金   超大薄壁件   飞机吊舱   铸造仿真  

摘要： 针对某超大型镁合金吊舱薄壁铸件圆角处缩孔缺陷频发的铸造难题,首先针对铸件结构、合金材料及铸造工艺等开展缺陷成因分析。提出在现有浇注系统局部增加内浇道并优化内浇道形状的方案,以提高冒口对缺陷区域的补缩能力,同时抑制氧化夹渣等缺陷的引入。然后,采用铸造有限元模拟方法,对优化工艺开展铸造过程仿真分析,包括流场和温度场、固相率及温度云图切片等,确认了上述优化方案的可行性。最后开展铸造试验验证。结果证明:优化工艺有效解决了超大型镁合金薄壁铸件圆角处的缩孔缺陷。本研究对其他超大型镁合金薄壁铸件的铸造工艺设计具有借鉴意义。

关键词： 经皮加压钢板   股骨颈骨折   人工骨   生物力学特性   扭转角度   极限载荷   扭转力   人工合成  

摘要： 目的青壮年PauwelsⅢ型股骨颈骨折的最佳固定方式仍存在争议。本研究旨在比较倒三角螺钉(ICCS)、股骨颈系统(FNS)和经皮加压钢板(PCCP)固定PauwelsⅢ型股骨颈骨折的生物力学特性。方法采用有限元分析和人工合成股骨建立PauwelsⅢ型股骨颈骨折模型。然后根据不同内固定方式将它们分为ICCS、FNS和PCCP组。随后,在有限元模型上施加2100 N的垂直轴向载荷和沿股骨颈轴向的扭转力。人工股骨上施加逐增的垂直轴向压力,直到内固定失败。最后,记录扭转2°、4°和6°时所需的扭矩。结果有限元分析结果显示,在单腿站立负荷下,ICCS的最大位移比FNS增加了25.6%,FNS的最大位移比PCCP增加了36.3%。此外,ICCS、FNS和PCCP的von Mises应力峰值分别为512、243和579 MPa。在相同扭转力下,PCCP显示出最小的旋转位移。人工骨模型显示,PCCP具有最高的轴向刚度和极限载荷值,其次是FNS,最后是ICCS。此外,在2°、4°和6°的扭转角度下,PCCP的扭转阻力显著高于FNS和ICCS,但FNS和ICCS之间没有显著差异。结论有限元分析结果表明,FNS和PCCP在治疗PauwelsⅢ型股骨颈骨折中提供了更好的稳定性,尽管存在上部螺钉断裂的风险。人工骨模型表明FNS和PCCP具有更强的轴向刚度和极限载荷抗性。此外,PCCP表现出优于FNS的抗旋转性能。

关键词： 抗菌材料   氧化锌   聚酯纤维   抑菌率   生物相容性  

摘要： 为降低抗菌材料生物毒性,提高其抗菌性能,本试验先通过原位还原法制备氧化锌复合物,并以该复合物作为抑菌剂,结合聚酯纤维无纺布制备一种抗菌纺织纤维材料,并研究其性能。试验结果表明,当氧化锌复合物中Cu含量在4.5%以上时,抗菌纺织纤维材料抑菌率基本达到99%,抗菌性能良好;在经过50次2 g/L的AATCC 1993标准洗涤剂洗涤后,抗菌纺织纤维材料抑菌率为97.6%,耐水洗性能良好;在经过12 h、24 h细胞培养后,抗菌纺织纤维材料的细胞相对存活率分别是86.6%、85.1%,生物相容性良好。综上,该抗菌纺织纤维材料综合性能良好,具备应用价值。

关键词： 类风湿关节炎   康复手套   材料选择   生物相容性  

摘要： 为应对类风湿性关节炎的治疗挑战,本研究深入探讨了康复手套的材料选择。研究重点比较了海藻酸钠、热塑性聚氨酯(TPU)和聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)等材料在生物相容性、机械性能及医疗效果方面的特性。通过实验数据和技术分析,本文证明了这些材料对于提高治疗安全性和效果的重要性,尤其是在提升类风湿关节炎患者的生活质量和实现治疗个性化方面展示了显著优势。

关键词： 医用金属材料   机器学习   材料特性   腐蚀性能   力学性能   不锈钢共基合金   钴铬合金   钛合金   镁合金   特征参数  

摘要： 背景:机器学习与医用金属材料的结合,弥补传统实验和计算模拟的低效性和高成本的不足,通过分析大量数据快速准确地预测金属材料特性,优化材料设计和性能,提高医学应用的安全性和效率。目的:总结并归纳机器学习在医用材料特性中的研究进展及不足。方法:由第一作者通过计算机检索中国知网、PubMed、X-MOL和Web of Science数据库2013年1月至2023年4月的相关文章。中文检索词为“医用金属材料机器学习,医用钛合金,医用镁合金,医用金属材料性能”,英文检索词为“machine learning medical metal materials,medical stainless steel alloy,medical cobalt-chromium alloy,medical titanium alloy,medical magnesium alloy”,最终纳入70篇相关文献进行归纳总结。结果与结论:①随着传统实验和计算模拟方法所产生的大量数据的可获取性提高,机器学习作为材料设计方法的引入为材料科学研究开辟了新的范式。②机器学习工作流主要分为4个部分:数据收集及预处理、特征工程、模型选择及训练和模型评估,每个环节不可缺少。③医用金属材料分为:不锈钢共基合金、钴铬合金、钛合金和镁合金。针对不锈钢共基合金,机器学习预测其力学性能,要提高机器学习的泛化能力;针对钴铬合金,机器学习预测其力学性能,可得出钴铬合金为髋关节植入物的最佳材料;针对钛合金,机器学习预测其力学性能,可选择出力学性能最优异的植入物;针对镁合金,机器学习预测其耐腐蚀性和力学性能,集成模型可准确预测镁合金的力学性能,随机森林模型可预测镁合金作为血管支架时的最优元素含量。④机器学习在医用材料领域存在一定局限性,如模型相对滞后、数据未能标准化及泛化性较低;未来研究解决此类问题应充分利用深度学习和分割算法技术,使用统一标准数据,改善模型提高泛化能力。