A unified method for estimating pressure losses at vascular junctions
Notice bibliographique
Résumé
In reduced-order (0D/1D) blood or respiratory flow models, pressure losses at junctions are usually neglected. However, these may become important where velocities are high and significant flow redirection occurs. Current methods for estimating losses rely on relatively complex empirical equations that are only valid for specific junction geometries and flow regimes. In pulsatile multi-directional flows, switching between empirical equations upon reversing flow may introduce unrealistic discontinuities in simulated haemodynamic waveforms. Drawing from work by Bassett et al. (SAE Trans 112:565-583, 2003), we therefore developed a unified method (Unified0D) for estimating loss coefficients that can be applied to any junction (i.e. any number of branches at any angle) and any flow regime. Discontinuities in simulated waveforms were avoided by extending Bassett et al.'s control volume-based method to incorporate a 'pseudodatum' supplier branch, an imaginary effective vessel containing all inflow to the junction. Energy exchange between diverging flow streams was also accounted for empirically. The formulation was validated using high resolution computational fluid dynamics in a wide range flow conditions and junction configurations. In a pulsatile 1D simulation exhibiting transitions between four different flow regimes, the new formulation produced smooth transitions in calculated pressure losses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».