Design and analysis of a compliant 3D printed energy harvester housing for knee implants
Notice bibliographique
Résumé
Instrumented implants have the potential to detect abnormal loading patterns which could be deleterious to implant longevity, indicating a need for intervention which could reduce the need for more complicated revision surgeries. Reliably powering such devices has been one obstacle preventing widespread usage of instrumented implants in clinical populations. This study presents a 3D-printed titanium interpositional device designed to integrate triboelectric generators (TEGs) into a commercially available total knee replacement (TKR). The device's stiffness, durability, and efficacy as a TEG housing were determined. Surprisingly, the stiffness of the 3D printed prototype was 73% less than what was calculated in a corresponding computational model, and under long-term durability testing failed after approximately 30,000 cycles of simulated gait loading. Under cyclical compressive loading, TEGs embedded in the device were able to generate 10.05 μW of power which is sufficient to run the frontend electronics for a load measurement system. The stiffness discrepancy between the computational and experimental models and the premature fatigue failure are suspected to be a result of internal porosity, unfused material and surface roughness of the 3D printed metal. Further refinements in design and manufacturing of the compliant device are required to improve its durability and TEG power output.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».