38、夹板制造中的数字技术应用

夹板制造中的数字技术应用

1. 引言

化疗的一个副作用是对神经系统,尤其是周围神经造成损伤。这导致一些患者无法控制脚部的弯曲位置,出现长时间的足底屈曲或足下垂症状。夹板或矫形器可用于将脚部保持在中立位置,或至少是患者能够长期耐受的最佳位置。本文主要聚焦于儿童脚踝足矫形器(AFO)。

传统的夹板制造过程是先取患者腿部轮廓的石膏模型,然后将低温热塑性塑料(LTTP)覆盖其上制作 AFO。这种方法劳动强度大、效率低,且质量取决于临床矫形师的技能,缺乏一致性。同时,传统方法未充分考虑儿童的需求,由于儿童生长速度快,而制造周期长达数周,导致夹板的有效治疗时间缩短。此外,现有的夹板在患者舒适度和通风性方面表现不佳,引发了患者依从性问题。

而增材制造(AM)和数字技术有望解决这些问题。数字技术包括能在三维空间捕捉物理对象的 3D 扫描仪和计算机辅助设计(CAD)软件。通过结合 AM 和数字技术,有可能开发出更先进、高效的矫形器制造方法。

2. 背景研究

目前为长时间足底屈曲儿童设计的休息夹板成本低且设计简单,只有标准尺寸,无法定制,常出现过宽或过窄的情况。这些夹板通常体积大、填充厚且通风性差,导致患者不适。当前矫形产品存在以下根本问题:
- 体积庞大;
- 通风不良;
- 美观性差。

2.1 数字技术的应用

数字技术在夹板制造中的应用可显著改善上述问题。虽然已有研究探索数字技术在矫形器生产中的应用,但多数聚焦于高度复杂、精确的数据和产品,未考虑适用于夹板大规模定制(MC)的通用方法。

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【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
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