Establishment of an architecture-specific experimental validation approach for finite element modeling of bone by rapid prototyping and high resolution computed tomography
Notice bibliographique
Résumé
A new experimental validation method for assessing the accuracy of large-scale finite element (FE) models of bone micro-structure at the apparent and tissue level was developed. Augmented scaled bone replicas were built using rapid prototype machines based on micro-computed tomography (micro-CT) data. The geometric accuracy of the model was evaluated by comparing experimental tests with the replicas to the FE solution based on the same micro-CT data. A new version of the large-scale FE solver was developed to incorporate orthotropic material properties, hence the experimentally determined properties of the rapid prototype material were input into the FE models. The modified FE solver predicted the experimental apparent level stiffness within less than 1%, and the difference between experimental strain gauge measurements and FE-calculated surface stresses was 7% and 49% on a flat and curved surface region, respectively. While absolute error estimates of surface stresses were limited due to strain gauge errors, the relatively larger difference on the curved surface is indicative of the limitations of a hexahedron FE model for representing such geometries. Although the validation approach is applied here for hexahedron based meshes, the method is flexible for varying bone architectures and will be important for validation of future large-scale FE modeling developments that utilize techniques such as mesh smoothing and tetrahedron elements.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 0,000 |
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 ».