17、模块化产品架构在假肢与矫形器设计制造中的应用

模块化产品架构在假肢与矫形器设计制造中的应用

1. 拓扑优化

拓扑优化(TO)是利用数学模型来设计多孔结构内微观结构的优化配置,旨在实现所需的最佳性能。通过算法与计算模型的结合,设计师能够识别拓扑优化系统和局部微观结构的兼容性。其潜在的目标函数之一是最大化特定刚度,即刚度与质量之比。

这种方法将拓扑优化的设计元素与增材制造(AM)的特点相结合,尤其是注重在增材制造过程中优化支撑材料的布置。这样做可以减少格子结构中支柱及其连接处的应力集中,无论是在 3D 打印过程中还是在去除支撑材料后。最终结果是减少了材料使用量,并缩短了假肢与矫形器(P&O)的制造时间。

拓扑优化的操作步骤如下:
1. 定义目标函数,如最大化特定刚度。
2. 建立数学模型,结合算法和计算模型。
3. 设计微观结构的配置,考虑 AM 过程中支撑材料的布置。
4. 通过模拟和分析,评估应力集中情况并进行优化。

具体的拓扑优化流程可以用以下 mermaid 流程图表示:

graph LR
    A[定义目标函数] --> B[建立数学模型]
    B --> C[设计微观结构配置]
    C --> D[模拟分析]
    D --> E{是否满足要求}
    E -- 是 --> F[确定优化方案]
    E -- 否 --> C
2. 3D 打印假肢与矫形器的模块化设计

由于截肢者面临皮肤问题(如伤口和溃疡)的挑战,在 P&O 生产中采用多材料定制化方案显得尤为重

【unet改进实战】基于unet+SCSE注意力机制改进实现的【自动驾驶】图像语义分割+项目说明书+数据集+完整代码 项目概述 本项目基于PyTorch框架构建了一个通用图像分割系统,全面支持二分类及多类别分割任务。 系统功能 该系统提供从数据预处理到模型训练、验证评估的全流程解决方案,具备高度可配置性和实用性: 数据处理:支持自定义图像和掩码文件格式(如.jpg、.png等),自动处理不连续标签值,集成多种数据增强技术提升模型泛化能力 模型架构:基于UNet实现,可通过参数灵活调整输入尺寸、卷积通道数等,兼容不同类别数量的分割任务(通过--num_classes参数指定) 训练功能:支持GPU加速,提供学习率、批次大小等超参数配置选项,实时记录损失曲线和评估指标(如IoU、Dice系数),自动保存最优模型权重 使用流程 按规范组织数据集(图像掩码文件需名称对应,分别存放在images/masks子目录) 通过命令行参数启动训练,可指定: 数据路径(--data_dir) 学习率(--learning_rate) 标签映射规则(--label_mapping)等 系统输出包含: 模型权重文件(.pth) 训练曲线可视化图表 指标日志文件 注意事项 掩码图像应为单通道灰度图,标签值为整数 多分类任务推荐使用one-hot编码掩码 项目依赖主流科学计算库(PyTorch、NumPy)及可视化工具(Matplotlib),安装简便 应用领域 该系统适用于医学影像、遥感等领域的语义分割任务,兼顾易用性扩展性。用户可通过调整UNet深度或添加注意力机制等方式进一步优化性能。 【项目说明书】包含完整代码实现原理讲解。https://blog.youkuaiyun.com/qq_44886601/category_12858320.html
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