Characterization of a Packaged Triboelectric Harvester Under Simulated Gait Loading for Total Knee Replacement
Notice bibliographique
Résumé
Load sensing total knee replacement (TKR) implants are useful tools for monitoring prosthesis health and providing quantitative data to support patient claims of pain or instability. However, powering such devices throughout the entire life of the knee replacement is a challenge, and self-powered telemetryviaenergy harvesting is an attractive solution. In this article, we implemented vertical contact mode triboelectric energy harvesters inside a knee implant package to generate the power required for embedded digitization and communications circuitry. The harvesters produce small-scale electric power from physiologically relevant loads transmitted through the knee. Experiments were performed on a joint motion simulator with an instrumented package prototype between the polyethylene bearing and tibial tray. The amplitude and the pattern of the power output varied with the input loadings. Under sinusoidal loading the maximum apparent power harvested was around 7$\mu$W at (50–2000)N whereas, under vertical compressive gait loading the harvesters generated around 10$\mu$W at average human knee loads of (151–1950)N and 20$\mu$W when the maximum applied load was increased by 25%. Full six degrees-of-freedom gait load/motions at 0.67 Hz produced 50% less power due to the slower loading rate. The results show the potential of developing a triboelectric energy harvesting-based self-powered instrumented knee implant for long-termin vivoknee joint force measurement.
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 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».