On Supporting the Learning of Biomechanics Using Multidisciplinary Physical Prototyping
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Over the last decades, the use of multibody dynamics in biomechanics research has grown considerably and holds significant promises for the health and biomedical industries. Nowadays, it allows estimating internal data of the body that would be impractical or impossible to obtain experimentally, e.g. individual muscle forces. Also, multibody dynamics simulation allows one to constrain virtually any apparatus to the musculoskeletal system, helping to understand and improve the patient’s dynamic interactions with the device. The modeling and validation of human multibody models remain a tedious task to achieve for the research community and can vary significantly depending on the applications. Despite the advantages offered by the multibody modeling of the human body, its introduction in the biomedical engineering curriculum is not widespread. The present paper aims to evaluate the feasibility and the interest of introducing multibody modeling into multidisciplinary, real-world projects using 3D printed prototypes to add an experimental understanding of the difficulties and validation of the human body modeling. The proposed methodology is based on a literature review of the multibody dynamics teaching methods used in mechanical engineering, followed by a first pilot project and feedback from students and professors of the community through interviews. Finally, a project is proposed, using physical prototyping to support the learning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».