5、医学与航空领域的数字孪生模拟技术探索

医学与航空领域的数字孪生模拟技术探索

医学领域:BoneStrength 应用模拟

1. BoneStrength 应用简介

BoneStrength 是一种用于评估预防股骨近端骨折治疗效果的计算机模拟试验解决方案,它包含两个主要模型:
- 有限元(FE)模型 :该模型能根据患者特定情况,预测在侧摔条件下,骨强度与冲击力方向的函数关系。
- 随机患者特定侧摔模型 :此模型可预测大量随机摔倒在特定患者身上所产生的冲击力的概率分布。

2. 模拟方法

2.1 标准方法

标准方法以患者为驱动,属于数字孪生解决方案。具体操作如下:
1. 每年为单个患者模拟 28 次摔倒(通过改变前后和内外方向的坠落载荷方向,探索所有可能的摔倒配置)。
2. 利用经过验证的基于应变的失效准则预测股骨强度,即导致骨失效的力。
3. 通过计算模拟摔倒导致骨折的次数与总模拟摔倒次数的比率,并考虑年摔倒率,计算出时间为零(如进行 CT 扫描时)的绝对骨折风险(ARF0)。

2.2 “Markov” 版本方法

“Markov” 版本方法旨在估计在特定观察时间内骨折患者的数量,步骤如下:
1. 生成 10 年的摔倒序列,并随机分配给患者。
2. 每次模拟中,如果摔倒导致的载荷超过股骨骨折载荷,则将患者标记为已骨折,后续不再对该患者进行模拟。
3. 由于这是一个随机过程,需要进行一系列的模拟(即活动)以获得平均结果。

3. 模拟执行

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理决策支持提供了重要的技术工具。 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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