Rayleigh wave propagation method for the characterization of viscoelastic properties of biomaterials
Notice bibliographique
Résumé
The frequency-dependent viscoelastic properties of injectable biomaterials used for vocal fold augmentation and repair must be characterized to ensure the integrity with the vibrating tissue throughout the frequency range of vocalization. Experimental methods for quantifying the frequency-dependent viscoelastic properties of biomaterials over a broad frequency range (i.e., up to 4 kHz) using Rayleigh wave propagations were investigated. Appropriate models for Rayleigh wave propagations in single and layered media were developed. Different silicone rubber samples were made and tested to evaluate the proposed methods. Rayleigh waves at different frequencies were launched on the surface of different samples; i.e., single layer samples and samples composed of a substrate with known material properties coated with a thin layer of the soft material that is to be characterized. The input vibrations of the actuator and the motion of the sample surface were measured using an accelerometer and a laser Doppler vibrometer, respectively. A transfer function method was used to obtain the complex Rayleigh wavenumbers. Finally, the complex shear and elastic moduli and the loss factor of samples were calculated through the proper modelling using the measured wavenumbers. The results were compared and shown to be in good agreement with those obtained from other measurement methods.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».