Prediction of fracture initiation and propagation in pelvic bones
Notice bibliographique
Résumé
The objective is developing an XFEM model that is capable of predicting different types of fracture in the pelvic bone under various loading conditions. Previously published mechanical and failure characteristics of cortical and cancellous tissues were implemented and assigned to an intact pelvic bone with specified cortical and cancellous tissues. Various loading conditions, including combined load directions, were applied to the acetabulum to model different types of fracture (e.g., anterior/posterior wall fracture and transverse fracture) in the pelvic bone. The predicated types of fracture and the maximum force at fracture were compared to those acquired from previously published experimental tests. Anterior/posterior wall fracture and transverse fracture were the most common types of fractures determined in the simulations. The XFEM simulations were able to predict similar fractures to those reported in the experimental tests. The maximum fracture force in the XFEM model was found to be 18.6 kN compared to 8.85 kN reported in the previous experimental tests. The results revealed that different types of fracture in the pelvic bones can be caused by the various loading conditions in unstable high-rate impact loads. Using proper mechanical and failure behaviors of cortical and cancellous tissues, XFEM modeling of pelvic bone is capable of predicting bone fracture. In future work, the XFEM models of cancellous and cortical tissues can be assigned to other bones in human body skeleton so that the failure mechanism in such bones can be investigated.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».