16、胸骨假体与肋骨骨折固定器的创新设计与研究

胸骨假体与肋骨骨折固定器的创新设计与研究

胸骨假体的数值分析

胸骨在人体呼吸过程中起着重要作用,对于部分或全部胸骨切除的患者,开发一种有效的胸骨假体至关重要。研究人员设计了一种顺应性机制的胸骨假体,并对其进行了数值分析。
- 边界条件设定 :该机制在所有孔处固定,在每个臂的末端施加30.25 N的力,此末端与肋骨的自由段固定。
- 数值分析结果
- 应力集中 :通过有限元分析(FEM),确定了机制中应力集中最大的区域,最大值为558 MPa(红色标识),应力集中最低的区域应力值为181 Pa(深蓝色标识),还有绿色区域应力集中达到827 MPa。
- 位移情况 :对整个运动机制进行了吸气过程的数值模拟。结果显示,机制上臂的最大位移达到14.9 mm,下臂的位移在7.45 - 9.93 mm之间。
- 疲劳寿命 :进行疲劳分析以确定顺应性机制能承受的循环次数。结果表明,几乎整个机制都能承受高循环次数,达到1 × 10⁷次,但部分区域(如蓝色区域)的使用寿命会降低至9.05 × 10⁵次。
- 模型离散化 :使用1 mm的四面体单元对三维模型进行离散化,得到75,806个节点和28,430个单元,其中92%的单元偏斜度达到1。
- 结果讨论 :数值分析结果表明,该机制的形状和材料能够承受所施加的载荷,因为最大应力集中达到558 MPa,而材料的屈服应力为827 MPa。模拟中观察到机制的臂部产

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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