Toward Self-Powered Load Imbalance Detection for Instrumented Knee Implants Using Quadrant Triboelectric Energy Harvesters
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we proposed a triboelectric nanogenerator (TENG) as a pressure sensor to measure the load imbalance on the tibial tray. To detect the load imbalance, we proposed a segmented quadrant design. The TENG pressure sensors with various micropatterns, including pyramid, cylindrical, and bar patterns, are utilized to measure the axial forces with different sensitivity in different quadrants of the tibial tray. The functionality of the instrumented implant is examined through experimental testing on the package, evaluating its sensing capabilities and power harvesting. The relationship between each quadrant output and the axial force is determined, which enables characterizing the self-powered sensor performance. This relationship is then used to find the center of pressure (CoP), which is an important parameter for implant design. The detection of a shift in the CoP can be an early indication of loosening, which is one of the major causes of knee implant failure. In addition, we investigated the apparent power captured in resistance loads by applying a sinusoidal cyclic loading to the package harvester. Under an average walking load of 2200N, each quadrant of the harvester-package prototype produces an apparent power of approximately 5$\mu $W at 1Hz and 10$\mu $W at 2Hz.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».