Исследование влияния технологических параметров на фотохимическую обработку нержавеющей стали SS316L при производстве сосудистых стентов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Фотохимическая обработка (PCM) – это нетрадиционный метод обработки, позволяющий создавать биомедицинские компоненты без заусенцев и внутренних напряжений. Стент представляет собой небольшую сетчатую трубку, используемую для устранения закупорок и открытия кровеносных сосудов в артериях и венах. Нержавеющая сталь SS316L является одним из предпочтительных материалов для изготовления стентов благодаря её превосходной биосовместимости и возможности проведения фотохимической обработки. Сосудистые стенты изготавливают из металлической сетки, ткани, силикона или комбинаций материалов. Цель данной работы: исследование влияния технологических параметров на процесс PCM при обработке SS316L и изготовление стента из стали SS316L в качестве субстрата методом фотохимической обработки. Изготовленный стент используется в более крупных артериях, например аорте, с целью обеспечения стабильного канала для кровотока. Методы исследования. Технологические параметры процесса фотохимической обработки были оптимизированы по методу Тагучи с экспериментальной матрицей L9 (DoE). Влияние технологических параметров на отклики исследовалось с использованием F-значений. Искусственная нейронная сеть (ANN) применялась в качестве средства прогностической диагностики для наблюдения за отклонениями в откликах. Результаты и обсуждение. Был получен оптимальный набор параметров обработки, который использовался для изготовления сосудистого стента. С помощью CAD-программного обеспечения был разработан фотошаблон с требуемым размером балок стента. Контролируемое травление раствором хлорида железа (III) обеспечило образование сетки; затем лазерной шовной сваркой была сформирована трубчатая конструкция стента для имплантации в местах закупорок. Размеры полученного стента были измерены с помощью СЭМ (сканирующей электронной микроскопии), и было установлено, что размер балок стента варьируется от 312 мкм до 900 мкм.

Об авторах

Девендра Агравал

Кафедра машиностроения, Инженерный колледж С.В.П.М., Малегаон Будрук, Университет Савитрибай Пхуле

Email: dpagrawal@engg.svpm.org.in
ORCID iD: 0000-0002-2477-1841
Scopus Author ID: 56335664600

канд. техн. наук, доцент

Индия, 413115, Индия, Пуна, штат Махараштра

Сушил Патил

Кафедра машиностроения, Инженерный колледж С.В.П.М., Малегаон Будрук, Университет Савитрибай Пхуле

Email: sspatil@engg.svpm.org.in
ORCID iD: 0000-0002-0547-6038

канд. техн. наук, профессор

Индия, 413115, Индия, Пуна, штат Махараштра

Динеш Вашимкар

Кафедра машиностроения, Технологический институт Вишвакармы, Университет Савитрибай Пхуле

Email: dinesh.washimkar@vit.edu
ORCID iD: 0000-0002-1312-2619
Scopus Author ID: 36462257600

канд. техн. наук, профессор

Индия, 411037, Индия, Пуна, штат Махараштра

Нитин Амбхор

Кафедра машиностроения, Технологический институт Вишвакармы, Университет Савитрибай Пхуле

Email: nitin.ambhore@vit.edu
ORCID iD: 0000-0001-8468-8057
Scopus Author ID: 56986482000
ResearcherId: GXH-6114-2022

канд. техн. наук, доцент

Индия, 411037, Индия, Пуна, штат Махараштра

Дхрув Агравал

Факультет медицины и хирургии, Медицинский колледж Канти Деви Матхура

Автор, ответственный за переписку.
Email: dhroovagrawal109@gmail.com
ORCID iD: 0009-0000-8547-9484

студент

Индия, 281406, Индия, штат Уттар-Прадеш

Список литературы

  1. Conceptual design and analysis of novel hybrid auxetic stents with superior expansion / A.M.M. Zamani, E. Etemadi, M. Bodaghi, H. Hu // Mechanics of Materials. – 2023. – Vol. 187. – P. 1–16. – doi: 10.1016/j.mechmat.2023.104813.
  2. Geometric optimization of vascular stents modeled as networks of 1D rods / S. Canic, L. Grubišic, M. Ljulj, M. Maretic, J. Tambaca // Journal of Computational Physics. – 2023. – Vol. 494. – P. 1–32. – doi: 10.1016/j.jcp.2023.112497.
  3. Revolutionary auxetic intravascular medical stents for angioplasty applications / M.S. Ebrahimi, M. Noruzi, R. Hamzehei, E. Etemadi, R. Hashemi // Materials & Design. – 2023. – Vol. 235. – P. 1–17. – doi: 10.1016/j.matdes.2023.112393.
  4. Study on surface quality and mechanical properties of micro-milling WE43 magnesium alloy cardiovascular stent / S. Pang, W. Zhao, T. Qiu, W. Liu, L. Jiao, X. Wang // Journal of Manufacturing Processes. – 2023. – Vol. 101. – P. 1080–1090. – doi: 10.1016/j.jmapro.2023.06.061.
  5. Additive manufacturing of vascular stents / Y. Li, Y. Shi, Y. Lu, X. Li, J. Zhou, A.A. Zadpoor, L. Wang // Acta Biomaterialia. – 2023. – Vol. 167. – P. 16–37. – doi: 10.1016/j.actbio.2023.06.014.
  6. Optimized structure design of asymmetrical Mg alloy cerebrovascular stent with high flexibility / Y. Wang, C. Yan, D. Mei, Y. Li, K. Sheng, J. Wang, L. Wang, S. Zhu, S. Guan // Smart Materials in Manufacturing. – 2024. – Vol. 2. – P. 100040. – doi: 10.1016/j.smmf.2023.100040.
  7. D printed stents using fused deposition method / R. Khalaj, A.G. Tabriz, L.A. Junqueira, M.I. Okereke, D. Douroumis // Journal of Drug Delivery Science and Technology. – 2024. – Vol. 97. – P. 105724. – doi: 10.1016/j.jddst.2024.105724.
  8. Demir A.G., Previtali B. Lasers in the manufacturing of cardiovascular metallic stents: Subtractive and additive processes with a digital tool // Procedia Computer Science. – 2023. – Vol. 217. – P. 604–613. – doi: 10.1016/j.procs.2022.12.256.
  9. Guerra A.J., San J., Ciurana J. Fabrication of PCL/PLA composite tube for stent manufacturing // Procedia CIRP. – 2017. – Vol. 65. – P. 231–235. – doi: 10.1016/j.procir.2017.03.339.
  10. Chanmanwar R.M., Balasubramaniam R., Wankhade L.N. Application of manufacturing of microfluidic devices: review // International Journal of Modern Engineering Research. – 2013. – Vol. 3 (2). – P. 849–856.
  11. Çak?r O. Etchants for chemical machining of aluminium and its alloys // Acta Physica Polonica A. – 2019. – Vol. 135 (4). – P. 586–587. – doi: 10.12693/APhysPolA.135.586.
  12. Tehrani F.A., Imanian E. A new etchant for the chemical machining of St304 // Journal of Materials Processing Technology. – 2004. – Vol. 149 (1–3). – P. 404–408. – doi: 10.1016/j.jmatprotec.2004.02.055.
  13. Allen D., Almond H. Characterisation of aqueous ferric chloride etchants used in industrial photochemical machining // Journal of Materials Processing Technology. – 2004. – Vol. 149 (1–3). – P. 224–238. – doi: 10.1016/j.jmatprotec.2004.02.044.
  14. Cakir O. Chemical etching of aluminum // Journal of Materials Processing Technology. – 2008. – Vol. 199 (1–3). – P. 337–340. – doi: 10.1016/j.jmatprotec.2007.08.012.
  15. Agrawal D., Kamble D. Optimization of photochemical machining process parameters for manufacturing microfluidic channel // Materials and Manufacturing Processes. – 2019. – Vol. 34 (1). – P. 1–7. – doi: 10.1080/10426914.2018.1512115.
  16. Wangikar S.S., Patowari P.K., Misra R.D. Effect of process parameters and optimization for photochemical machining of brass and German silver // Materials and Manufacturing Processes. – 2016. – Vol. 32 (15). – P. 1747–1755. – doi: 10.1080/10426914.2016.1244848.
  17. Multi-objective optimization of EN19 steel milling parameters using Taguchi, ANOVA, and TOPSIS approach / P.K. Jadhav, R.S.N. Sahai, S. Solanke, S.H. Gawande // Journal of Alloys and Metallurgical Systems. – 2024. – Vol. 7. – P. 100102. – doi: 10.1016/j.jalmes.2024.100102.
  18. Улучшение характеристик электроэрозионной обработки сплавов NiTi, NiCu и BeCu с использованием многокритериального подхода на основе функции полезности / В.С. Джатти, В. Сингараджан, А. Сайятибрагим, В.С. Джатти, М.Р. Кришнан, С.В. Джатти // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2025. – Т. 27, № 2. – С. 57–88. – doi: 10.17212/1994-6309-2025-27.2-57-88.
  19. Anita J., Das R., Pradhan M.K. Multi-objective optimization of electrical discharge machining processes using artificial neural network // Jordan Journal of Mechanical and Industrial Engineering. – 2016. – Vol. 10 (1). – P. 11–18.
  20. Experimental study of NiTi alloy cardiovascular stent formed via SLM / H. Ji, W. Zhang, Z. Li, M. Chai, Y. Wang // Materials Today Communications. – 2024. – Vol. 41. – P. 110426. – doi: 10.1016/j.mtcomm.2024.110426.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».