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Enregistrement W2887054411 · doi:10.11159/icbes18.110

Multibody Simulation of an Electromagnetic Actuator for a Gentle Blood Pump Mechanism

2018· article· en· W2887054411 sur OpenAlexvenueno aff
Sebastian Pech, Heiko Rathmann, René Richter, Jens Lienig

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Electrical Engineering and Computer Systems and Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic and Pneumatic Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Social FundFreistaat Sachsen
Mots-clésMechanism (biology)ActuatorComputer scienceMultibody systemControl engineeringAutomotive engineeringMechanical engineeringEngineeringPhysicsArtificial intelligenceClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In many blood-pump applications, the blood damage caused by mechanical stress limits the maximum operating time.In this paper, we introduce a novel pumping principle to reduce the mechanical stress within the pump.The principle is based on positive displacement, but, in contrast to common roller pumps, the flexible tube is stimulated by the eccentric motion of a shock head without complete tube occlusion.An MBS model (multibody simulation) is presented to simulate the stimulation of the flexible tube by the shock head.The model is based on the pump design and consists of several rigid, and elastic body elements.We conduct an FEM simulation of the electromagnetic actuator to compute a 3D map of the acting force vector that stimulates the MBS model.Finally, the generated eccentric motion is transmitted to the shock head via a bending rod.The shock-head trajectory can thus be simulated as a function of the electromagnetic actuator current.We validate the passive response of the MBS model by measuring the static displacement caused by a static force and the natural frequency of the experimental pump setup.In a second experiment the trajectory of the shock head is investigated to validate the complete MBS model stimulated by the 3D force-vector map.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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