This paper examines the blood chamber of a left ventricular assist device (LVAD) under static loading conditions and standard operating temperatures. The LVAD's walls are made of a temperature-sensitive polymer (ChronoFlex C 55D) and are covered with a titanium nitride (TiN) nano-coating (deposited by laser ablation) to improve their haemocompatibility. A loss of cohesion may be observed near the coating-substrate boundary. Therefore, a micro-scale stress-strain analysis of the multilayered blood chamber was conducted with FE (finite element) code. The multi-scale model included a macro-model of the LVAD's blood chamber and a micro-model of the TiN coating. The theories of non-linear elasticity and elasto-plasticity were applied. The formulated problems were solved with a finite element method. The micro-scale problem was solved for a representative volume element (RVE). This micro-model accounted for the residual stress, a material model of the TiN coating, the stress results under loading pressures, the thickness of the TiN coating and the wave parameters of the TiN surface. The numerical results (displacements and strains) were experimentally validated using digital image correlation (DIC) during static blood pressure deformations. The maximum strain and stress were determined at static pressure steps in a macro-scale FE simulation. The strain and stress were also computed at the same loading conditions in a micro-scale FE simulation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.5
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pp.1431-1445
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2022
We construct a deep neural network model named ECGResNet. This model can diagnosis diseases based on 12-lead ECG data of eight common cardiovascular diseases with a high accuracy. We chose the 16 Blocks of ResNet50 as the main body of the model and added the Squeeze-and-Excitation module to learn the data information between channels adaptively. We modified the first convolutional layer of ResNet50 which has a convolutional kernel of 7 to a superposition of convolutional kernels of 8 and 16 as our feature extraction method. This way allows the model to focus on the overall trend of the ECG signal while also noticing subtle changes. The model further improves the accuracy of cardiovascular and cerebrovascular disease classification by using a fully connected layer that integrates factors such as gender and age. The ECGResNet model adds Dropout layers to both the residual block and SE module of ResNet50, further avoiding the phenomenon of model overfitting. The model was eventually trained using a five-fold cross-validation and Flooding training method, with an accuracy of 95% on the test set and an F1-score of 0.841.We design a new deep neural network, innovate a multi-scale feature extraction method, and apply the SE module to extract features of ECG data.
Liu, Peng;Xu, Gaochao;Yang, Kun;Wang, Kezhi;Li, Yang
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.12
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pp.5614-5633
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2018
Mobile Edge Computing (MEC) and Wireless Power Transfer (WPT) are both recognized as promising techniques, one is for solving the resource insufficient of mobile devices and the other is for powering the mobile device. Naturally, by integrating the two techniques, task will be capable of being executed by the harvested energy which makes it possible that less intrinsic energy consumption for task execution. However, this innovative integration is facing several challenges inevitably. In this paper, we aim at prolonging the battery life of mobile device for which we need to maximize the harvested energy and minimize the consumed energy simultaneously, which is formulated as residual energy maximization (REM) problem where the offloading ratio, energy harvesting time, CPU frequency and transmission power of mobile device are all considered as key factors. To this end, we jointly optimize the offloading ratio, energy harvesting time, CPU frequency and transmission power of mobile device to solve the REM problem. Furthermore, we propose an efficient convex optimization and sequential unconstrained minimization technique based combining method to solve the formulated multi-constrained nonlinear optimization problem. The result shows that our joint optimization outperforms the single optimization on REM problem. Besides, the proposed algorithm is more efficiency.
IoT technology that utilizes wireless body area networks (WBAN) and biosensors is an important field in the health industry to minimize resources and monitor patients. In order to integrate IoT and WBAN, a cooperative protocol that constitutes WBAN's limited sensor nodes and rapid routing for efficient data transmission is required. In this paper we propose an we propose an energy efficient and cooperative link energy-efficient routing strategy(LEERS) to solve the problems of redundant data transmission detection and limited network sensor lifetime extention. The proposed scheme considers the hop count node congestion level towards the residual energy sink and bandwidth and parameters. In addition, by determining the path cost function and providing effective multi-hop routing, it is shown that the existing method is improved in terms of residual energy and throughput
Numerical optimization techniques combined with a three-dimensional thin-layer Navier-Stokes solver are presented to find an optimum shape of a stator blade in an axial compressor through calculations of single stage rotor-stator flow. Governing differential equations are discretized using an explicit finite difference method and solved by a multi-stage Runge-Kutta scheme. Baldwin-Lomax model is chosen to describe turbulence. A spatially-varying time-step and an implicit residual smoothing are used to accelerate convergence. A steady mixing approach is used to pass information between stator and rotor blades. For numerical optimization, searching direction is found by the steepest decent and conjugate direction methods, and the golden section method is used to determine optimum moving distance along the searching direction. The object of present optimization is to maximize efficiency. An optimum stacking line is found to design a custom-tailored 3-dimensional blade for maximum efficiency with the other parameters fixed.
A decoupling technique for simulating near-field wave motions in two-phase media is introduced in this paper. First, an equivalent but direct weighted residual method is presented in this paper to solve boundary value problems more explicitly. We applied the Green's theorem for integration by parts on the equivalent integral statement of the field governing equations and then introduced the Neumann conditions directly. Using this method and considering the precision requirement in wave motion simulation, a lumped-mass FEM for two-phase media with clear physical concepts and convenient implementation is derived. Then, considering the innate attenuation character of the wave in two-phase media, an attenuation parameter is introduced into Liao's Multi-Transmitting Formula (MTF) to simulate the attenuating outgoing wave in two-phase media. At last, two numerical experiments are presented and the numerical results are compared with the analytical ones demonstrating that the lumped-mass FEM and the generalized MTF introduced in this paper have good precision.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2006.04a
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pp.496-499
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2006
In this study, a practical method of shrinkage stress analysis on concrete slab in multi-story building is proposed, which considers both internal restraint and external restraint variation resulting from construction sequence. The shrinkage stress due to external restraint is obtained by multiplying relaxation coefficient to elastic shrinkage stress. The additional shrinkage stress due to internal restraint is obtained by residual strain of the elastic analysis. A verification example was analyzed and compared by the proposed method and commercial analysis program that is capable of time-dependent analysis of concrete. The results of 10-story example building show that the internal restraint of reinforcement increases the shrinkage stress considerably at the slabs under loose external restraint.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.28B
no.11
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pp.866-875
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1991
In this paper, multi pulse excited-linear predictive coding (MPE-LPC), where the correlation eliminated residual signal is modeled by a few pules, is shown to be effective for the compression of electrocardiogram (ECG) data, and a more efficient scheme for a faithful reconstruction of ECG is proposed. The reconstruction charateristic of QRS's and P.T waves is improved using the adaptive pulse allocation (APA), and the compression ratio (CR) can be changed by controlling the mumber of modeling pulses. The performance of the proposed method was evaluated using 10 normal and 10 abnormal ECG data. The proposed method had a better performance than the variable threshold amplitude zone time epoch coding (AZTEC) algorithm and the scan-along polygonal approximation (SAPA) algorithm with the same CR. With the CR in kthe range of 8:1 to 14:1, we could compress ECG data efficiently.
In this paper, an analytical formulation is proposed to predict the vertical vibration response due to the pedestrian walking on a footbridge considering the human-structure interaction, where the footbridge and pedestrian are represented by the Euler beam and linear oscillator model, respectively. The derived coupled equation of motion is a nonlinear fourth-order partial differential equation. An uncoupled solution strategy based on the combined weighted residual and perturbation method) is proposed to reduce the tedious computation, which allows the separate integration between the bridge and pedestrian subsystems. The theoretical study demonstrates that the pedestrian subsystem can be treated as a structural system with added mass, damping, and stiffness. The analysis procedure is then applied to a case study under the conditions of single pedestrian and multi pedestrians, and the results are validated and compared numerically. For convenient vibration design of a footbridge, the simplified peak acceleration formula and the idea of decoupling problem are thus proposed.
Multi-view video coding technology demands the very high efficient coding technologies, because it has to encode a number of video sequences which are achieved from a number of video cameras. For this purpose, multi-view video coding introduces the inter-view prediction scheme between different views, but it shows a limitation of coding performance enhancement by adopting only new prediction method. Accordingly, we are going to achieve the more coding performance by enhancing dequantizer perfermance. Multi-view video coding is implemented basically based on H.264/AVC and uses the same quantization/de-quantization method as H.264/AVC does. The conventional quantizer and dequantizer is designed with the assumption that input residual signal follows the Laplacian PDF. However, it doesn't follow the fixed PDF type always. This mismatch between assumption and real data causes degradation of coding performance. To solve this problem, we propose the efficient de-quantization method based on quantized coefficients distribution at decoder without extra information. The extensive simulation results show that the proposed algorithm produces maximum $1.5\;dB{\sim}0.6\;dB$ at high bitrate compared with that of conventional method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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