38、夹板制造的数字技术应用

夹板制造的数字技术应用

1. 引言

化疗的一个副作用是对神经系统,特别是周围神经造成损伤。这导致一些患者无法控制脚部的屈曲位置,出现长时间的足底屈曲或足下垂。夹板可用于将脚保持在中立位置,或至少是患者长期能够耐受的最佳位置。夹板或矫形器是用于支撑、矫正畸形或改善身体可动部位功能的装置,本文重点关注儿童脚踝足部矫形器(AFO)。

传统的夹板制造过程是先为患者腿部制作石膏模型,然后将低温热塑性塑料覆盖其上制作 AFO。这个过程劳动强度大、效率低,且质量取决于临床矫形师的技能,还缺乏对儿童需求的考虑。由于儿童生长速度快,而制作时间长达数周,夹板的有效治疗时间缩短。此外,现有的夹板难以达到理想的舒适度和透气性,导致患者依从性问题。

而增材制造(AM)和数字技术的结合有望克服这些问题。数字技术包括 3D 扫描仪和计算机辅助设计(CAD)软件,它们为开发更先进、高效的矫形器制造方法提供了可能。

2. 背景研究

现有的用于治疗儿童足底屈曲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,且体积大、填充厚、透气性差,导致患者不适。当前矫形产品存在以下根本问题:
- 体积庞大;
- 透气性差;
- 美观度不足。

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。虽然已有研究探讨数字技术在矫形器生产中的应用,但多数聚焦于高精度数据和产品,未考虑适用于大规模定制(MC)夹板的通用方法。
- 表面捕捉
- Telfer 和 Woodburn 对 38 项关于皮肤表面捕捉方法的研究进

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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