Topology Optimization of Lightweight Structures With Application to Bone Scaffolds and 3D Printed Shoes for Diabetics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An automatic complex topology lightweight structure generation method (ACTLSGM) is presented to automatically generate 3D models of lightweight truss structures with a boundary surface of any shape. The core idea of the ACTLSGM is to use the PIMesh, a mesh generation algorithm developed by the authors, to generate node distributions inside the object representing the boundary surface of the target complex topology structures; raw lightweight truss structures are then generated based on the node distributions; the resulting lightweight truss structure is then created by adjusting the radius of the raw truss structures using an optimization algorithm based on finite element truss analysis. The finite element analysis-based optimization algorithm can ensure that the resulting structures satisfy the design requirements on stress distributions or stiffness. Three demos, including a lightweight structure for a cantilever beam, a femur bone scaffold, and a 3D shoe sole model with adaptive stiffness, can be used to adjust foot pressure distributions for patients with diabetic foot problems and are generated to demonstrate the performance of the ACTLSGM. The ACTLSGM is not limited to generating 3D models of medical devices, but can be applied in many other fields, including 3D printing infills and other fields where customized lightweight structures are required.
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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 découle