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Enregistrement W4285608046 · doi:10.53730/ijhs.v6ns4.9037

Vibrational characteristic of heart stent using finite element model

2022· article· en· W4285608046 sur OpenAlexaff
Mehrshad Alizadeh, Mohammad Choulaei, Majid Roshanfar, Javad Dargahi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Health Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoronary Interventions and Diagnostics
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinite element methodDisplacement (psychology)Spectral densityStentModal analysisHarmonicAccelerationNormal modeKinematicsModalStructural engineeringVibrationAcousticsPhysicsMaterials scienceComputer scienceEngineeringSurgeryClassical mechanicsMedicineComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heart stents are widely implemented for those patients who suffer from chronic heart diseases. The primary failure of this biomedical device is its collapse during the operation. The most common sources of this failure come from the nature of the stent material and surgery conditions. The focus of the paper is on the vibrational behavior of the integrated part of the artery and stent by simulating the operating condition using a finite element model. Modal analysis of the proposed model is performed to determine the natural frequencies and corresponding mode shapes of the system. In addition, harmonic analysis of the model is performed to derive the kinematic characteristics, including displacement, velocity, acceleration, and directional stresses, by considering the effect of blood pressure. Finally, the spectral analysis of the complex is applied to investigate the influence of random vibrational excitations on the system by using power spectral density (PSD) analysis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,514

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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