Study of blood flow in stenosed artery model using computational fluid dynamics and response surface methodology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Stenosis is a type of cardiovascular disease (CVD) which involves the deposition of plaque on the inner wall of the artery, leading to narrowing of the artery, abnormal blood flow patterns and higher wall shear stresses (WSS), which contributes to high blood pressure, thrombus formation, and other chronic diseases. Chemical engineers can play a vital role in the area of haemodynamics using experimental and computational fluid dynamics (CFD) tools. WSS is affected by different values of severity of stenosis and length of stenosis. Hence there is a need for obtaining a quantitative relationship that can easily allow anyone to study flow dynamics in stenosis by studying WSS. In this study, an attempt has been made to develop such a relationship using CFD simulations and response surface methodology (RSM). The design parameters considered in this study are stenosis severity of 10%, 25%, 50%, 75%, 90%, and D/L s (diameter of artery/length of stenosis) of 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, and 0.6. WSS and pressure drop across the stenosis were used as a response to assess the effect of these parameters. Blood flow inside the stenosed artery was modelled using large eddy simulation (LES) to predict the turbulent flow fields in the stenosed artery model. Based on the simulation results, correlation of WSS as a function of severity, length of stenosis, and peak Reynolds number was obtained using RSM.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».