SimForge HSF™案例分享|复杂仿真应用定制——BVFSim血管血液流动定制APP

SimForge HSF™案例分享|复杂仿真应用定制——BVFSim血管血液流动定制APP的图1

一、背景及问题

  血管血液流动问题是医学领域非常重要的一个研究分支,对血液在血管系统中的流动行为进行研究可以增进对生理学基本原理的理解,有助于 对血管疾病发展机制进一步的认识 ,并优化治疗方案或者完善相关的医疗器械 。血液在血管里的流动本质上可以认为是一种非牛顿流体的流动,因此基于CFD仿真计算方法对血管血液流动问题进行分析,是目前非常热门的一个研究方向。

  基于仿真计算方法对血管血液流动问题进行准确的分析,需要研究人员具备流体力学、数值离散、代数求解等学科知识,同时要能够熟练使用网格划分软件、仿真求解软件和仿真后处理软件进行仿真全流程作业,而目前市面上大部分仿真软件都是通用仿真分析软件,覆盖场景较多,因而参数设置、模型选择等非常繁杂,新手学习周期长,难度大。因此,不管是从理论分析和软件实操方面,对医学领域的研究人员来说,仿真计算的应用门槛都是非常高的。

二、方案     

  为降低医院研究人员使用仿真方法进行医学研究的门槛,针对血管血液流动问题我们 开发定制化仿真APP(BVFSim) 。该APP主要基于“神工坊“前后处理集成框架进行快速定制开发 。

  APP的仿真求解模块,采用通用开源仿真软件OpenFOAM非牛顿流体求解器nonNewto nianIcoFoam,开发过程中,查阅了大量的文献,并进行了众多案例测测试验证,最终针对血管血液流动仿真场景,选择合适的湍流模型、非牛顿流体模型、数值离散格式、代数求解器等偏理论和数学层面的设置,将这些专家经验集成至APP的后台,用户侧只保留血管模型、血液流速、血液粘性系数等和仿真对象密切相关的属性参数。基于定制APP进行血管血液流动仿真,能够 极大降低医学人员仿真应用的门槛 ,使其精力更聚焦于医学领域的研究。该APP目前已集成至SimForge™高性能仿真平台,具体使用如下介绍。

三、APP使用介绍

1、登录

  注册并登录神工坊平台,选择图形应用:

“神工坊”——血管血液流动定制APP的图1
 图1 SimForge™平台用户桌面

2、启动

  双击桌面BVFSim图标,进入软件使用界面,切换至BVFSim模块 :

“神工坊”——血管血液流动定制APP的图2
图2 启动APP

3、前处理

  创建工程,导入血管几何模型,定义网格划分区域,进行网格划分,系统自动根据几何模型的尺寸,设置合适网格划分参数,生成满足仿真精度要求的网格,降低前处理难度。

“神工坊”——血管血液流动定制APP的图3

“神工坊”——血管血液流动定制APP的图4
图3 网格划分

4、仿真求解

  计算提交,设置仿真相关参数,可以和看出用户只需要设置和血液流动及血液属性相关的参数,即可进行仿真计算,优秀的降低医学人员的使用门槛。 

“神工坊”——血管血液流动定制APP的图5
图4 仿真计算

5、后处理

  计算完成后,切入后处理界面,进行仿真计算结果的分析:

“神工坊”——血管血液流动定制APP的图6
图5 后处理

四、总结    

  医学工作者根据后处理结果,分析血流在血管内的速度分布和流量分布,了解血液在不同部位的流动情况,也可以分析血管内的压力分布,了解血液在不同部位的压力变化,深入 理解血管流动机理 , 识别异常情况 ,并 为进一步的研究和临床应用提供依据 。定制化仿真APP能够通过专家经验集成,让行业人员低门槛的使用仿真工具,让专业人员精力更聚焦专业相关的研究。

SimForge HSF™案例分享|复杂仿真应用定制——BVFSim血管血液流动定制APP的图8

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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