3D-Printed Surrogate Lower Limb for Testing Ankle-Foot Orthoses
Notice bibliographique
Résumé
Traditionally, the mechanical testing of ankle-foot orthoses (AFOs) has been performed with simple limb surrogates, typically with a single axis ankle joint and rigid foot and shank components. Since many current AFO designs allow 3D motion, a surrogate lower limb (SLL) that provides anatomically similar motion in all planes is needed to enable realistic load testing and cyclic testing in a controlled manner. The aim of this thesis was to design, fabricate and test a novel SLL that provides anatomically realistic 3D foot motion, based on a consensus of the passive lower limb range of motion (RoM) found in the literature. The SLL design was inspired by the Rizzoli model, sectioning the lower limb into five segments (shank, hindfoot, midfoot, forefoot, toes). Ball and socket joints were used for the shank-hindfoot, hindfoot-midfoot, and midfoot-forefoot. Forefoot-toes used a hinge-type joint. 3D printed flexible thermoplastic polyurethane (TPU) snap-fit connectors connected the 3D printed nylon foot blocks. A threaded ball stud connected the shank shaft and hindfoot. This shank shaft was surrounded by a 3D printed polylactic acid (PLA) shank cover. The foot was cast in silicone rubber to emulate soft tissue, with a PLA custom mould based on a Össur prosthetic foot cover model. The SLL was successfully designed for easy fabrication using readily available techniques, materials, and components. Only the metal shaft required additional machining. 3D printed components used an affordable 3D printer (Artillery Sidewinder X1), and readily available nylon, PLA, and TPU. Using motion capture testing, SLL foot rotation angles were found to be within standard deviation of mean foot passive rotation angle ranges found in the literature, showing that most joints were within 5° of target maximum rotation angles. With load testing, the SLL was shown to survive static loads representing 1.5 times body weight for a 100 kg individuals and cyclic loads representing normal gait loading for 500,000 cycles.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».