3D-Druck-Implantate - Metallische Biomaterialien - Titanlegierungen
Vorteile:Biokompatibilität, hohe spezifische Festigkeit, hohe Korrosionsbeständigkeit, geringes Gewicht, weniger Bindefehler beim 3D-Druck
Anwendung:Metallimplantate wie Gelenke, Schädel, Zahnimplantate
Herausforderungen beim 3D-Druck von Titanimplantaten
Die Verwendung orthopädischer Biomaterialien hat in den letzten Jahren dramatisch zugenommen, da die Bevölkerung altert und die Patienten das gleiche Aktivitätsniveau und die gleiche Lebensqualität beibehalten möchten. Angetrieben von der enormen Nachfrage nach klinisch-orthopädischen Biomaterialien hat sich die Knochengewebezüchtung schnell entwickelt, und eine Reihe von orthopädischen Biomaterialien wurde erforscht und entwickelt. Eisen- und Magnesium-basierte Biomaterialien sind mit Hilfe der 3D-Technologie weit verbreitet. Verglichen mit Biomaterialien auf Eisen- und Magnesiumbasis haben Biomaterialien auf Titanbasis eine hohe Festigkeit, einen niedrigen spezifischen Modul und eine bessere Biokompatibilität. Biomaterialien weisen einzigartige Wettbewerbsvorteile auf.
Der 3D-Druck von Biomaterialien auf Titanbasis kann an die unterschiedlichen Bedürfnisse des Einzelnen angepasst werden. Es kann nicht nur komplexe Strukturen herstellen, sondern hat auch beispiellose Vorteile in Bezug auf Kosten, Herstellungszyklus und personalisierte Anpassung. Es kann diese Technologie in den Bereichen Orthopädie, Zahnmedizin usw. und kardiovaskuläre Anwendungen energisch weiterentwickeln. Diese Technologie steht jedoch noch vor vielen Herausforderungen, wie z. B. dem Ausgleich des Verhältnisses zwischen porösem Knochenwachstum und mechanischen Eigenschaften, der Wahl der additiven Fertigungstechnologie und der Parameteroptimierung.
BBessere Kühlung
(1) Unterschiedliche 3D-Drucktechnologien weisen Unterschiede in der thermischen Scangeschwindigkeit, Stromversorgung, Abscheidungsrate usw. auf. Im Vergleich zu herkömmlichen Verfahren weist der 3D-Druckvorbereitungsprozess die typischen Eigenschaften einer schnellen Erwärmung und Abkühlung auf, was eine präzise Steuerung der Prozessparameter erfordert qualitativ hochwertige und zuverlässige Teile zu erhalten;
(2) Klassifizieren und beschreiben Sie die Topologie des Knochengewebes und weisen Sie darauf hin, dass eine Möglichkeit zur Verringerung der Steifigkeit darin besteht, die Topologie des porösen Knochenersatzes rational zu optimieren, wodurch der Unterschied in der Steifigkeit zwischen dem Knochenersatz und dem Wirtsknochen verringert und dadurch die Belastung verringert wird Abschirmungsfrage.
(3) Der Einfluss der Eigenschaften des schnellen Erhitzens und Abkühlens auf die Mikrostrukturentwicklung von Titanlegierungen wird analysiert, und die mechanischen Eigenschaften können verbessert werden, indem die zweiphasige Zusammensetzung und Mikrostruktur angepasst werden;
(4) betonte die Biokompatibilität und Osseointegration von porösen Titanlegierungen nach der Implantation; 3D-gedruckte Metalle lassen sich besser entwickeln, indem leistungsstarke digitale Werkzeuge wie Maschinenmodelle und maschinelles Lernen in Kombination mit metallurgischen Wissensbasen entwickelt werden.
Es wird darauf hingewiesen, dass die Entwicklung einer effektiven Identifizierungs- und Zertifizierungsmethode ein gutes Verständnis der Prozessparameter und damit zusammenhängender Faktoren erfordern sollte, die das Ermüdungsverhalten beeinflussen. Für komplexe 3D-Druckgeometrien wie poröse und Gitterstrukturen müssen bessere Test-, Scan- und zerstörungsfreie Bewertungstechniken entwickelt werden.
Darüber hinaus bietet die kontinuierliche Anwendung von künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernalgorithmen wissenschaftliche Leitlinien für die Auswahl von Verarbeitungsparametern, die die Qualität der Teile verbessern und die Kosten für Versuch und Irrtum reduzieren können. Und maschinelles Lernen kann auch die Beziehung zwischen Prozess, Mikrostruktur und Eigenschaft basierend auf Erfahrung schrittweise aktualisieren. Es wird betont, dass die 3D-Druckdatenbank energisch weiterentwickelt werden sollte, um die Grundlage für die Optimierung des experimentellen Designs und die Beschleunigung der personalisierten Anpassung zu schaffen.