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摘要钛合金因其生物相容性、耐腐蚀性和低密度而在医疗领域得到广泛应用,尤其是在牙科和骨科领域。电火花加工(EDM)是一种有效的制造微粗糙和多孔表面的方法,这些表面在医疗领域中对于支持细胞稳定整合非常重要。然而,EDM加工过程中也会产生一些影响磨损的特性,如坑洞、微观结构变化以及常见
钛合金因其生物相容性、耐腐蚀性和低密度而在医疗领域得到广泛应用,尤其是在牙科和骨科领域。电火花加工(EDM)是一种有效的制造微粗糙和多孔表面的方法,这些表面在医疗领域中对于支持细胞稳定整合非常重要。然而,EDM加工过程中也会产生一些影响磨损的特性,如坑洞、微观结构变化以及常见的缺陷(包括空洞和裂纹),这些都会显著降低材料的耐磨性能。目前关于EDM加工表面磨损特性及其与表面完整性之间关系的研究仍然有限,这凸显了进一步研究以优化医疗行业应用操作条件的必要性。在本研究中,使用去离子水中的电火花加工技术对医用级Ti6Al4V合金进行了加工,并控制了脉冲开启时间和电流。通过销盘式摩擦试验机在干摩擦条件下对加工后的表面进行了评估,以比较不同工艺参数对磨损行为的影响。利用表面轮廓仪、能量色散谱扫描电子显微镜(SEM/EDS)、X射线衍射(XRD)和显微硬度测试对磨损表面和未磨损表面以及表面下的微观特征进行了全面分析。为了增强分析框架并突出本研究的主要贡献,采用了多种机器学习(ML)技术,基于实验参数和数据对磨损速率和层厚度进行了建模和预测。在评估的方法中,CatBoost和KNN在预测Ti6Al4V合金的磨损特性方面取得了最高的决定系数,表明机器学习在生物医学表面工程中具有提供稳健且通用分析的潜力。
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