Parametric study of a triboelectric transducer in total knee replacement application
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Triboelectric energy harvesting is a relatively new technology showing promise for biomedical applications. This study investigates a triboelectric energy transducer for potential applications in total knee replacement both as an energy harvester and a sensor. The sensor can be used to monitor loads at the knee joint. The proposed transducer generates an electrical signal that is directly related to the periodic mechanical load from walking. The proportionality between the generated electrical signal and the load transferred to the knee enables triboelectric transducers to be used as self-powered active load sensors. We analyzed the performance of a triboelectric transducer when subjected to simulated gait loading on a joint motion simulator. Two different designs were evaluated: one made of Titanium on Aluminum (Ti-PDMS-Al) and the other made of Titanium on Titanium (Ti-PDMS-Ti). The Ti-PDMS-Ti design generates more power than Ti-PDMS-Al and was used to optimize the structural parameters. Our analysis found these optimal parameters for the Ti-PDMS-Ti design: external resistance of 304 MΩ, a gap of 550 µm, and a thickness of the triboelectric layer of 50 µm. Those parameters were optimized by varying resistance, gap, and the thickness while measuring the power outputs. Using the optimized parameters, the transducer was tested under different axial loads to check the viability of the harvester to act as a self-powered load sensor to estimate the knee loads. The forces transmitted across the knee joint during activities of daily living can be directly measured and used for self-powering, which can lead to improving the total knee implant functions.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle