This work introduces a numerical approach and implementation for the direct coupling of arbitrary complex ordinary differential equation- (ODE-)governed zero-dimensional (0D) boundary conditions to three-dimensional (3D) lattice Boltzmann-based fluid-structure systems for hemodynamics studies. In particular, a most complex configuration is treated by considering a dynamic left ventricle- (LV-)elastance heart model which is governed by (and applied as) a nonlinear, non-stationary hybrid ODE-Dirichlet system. Other ODE-based boundary conditions, such as lumped parameter Windkessel models for truncated vasculature, are also considered. Performance studies of the complete 0D-3D solver, including its treatment of the lattice Boltzmann fluid equations and elastodynamics equations as well as their interactions, is conducted through a variety of benchmark and convergence studies that demonstrate the ability of the coupled 0D-3D methodology in generating physiological pressure and flow waveforms -- ultimately enabling the exploration of various physical and physiological parameters for hemodynamics studies of the coupled LV-arterial system. The methods proposed in this paper can be easily applied to other ODE-based boundary conditions as well as to other fluid problems that are modeled by 3D lattice Boltzmann equations and that require direct coupling of dynamic 0D boundary conditions.


翻译:这项工作为将任意的复杂普通普通差异方程式(ODE-ODE-NOD-D)管理零维(0D)边界条件直接结合到三维(D) lattice Boltzmann 的流体结构系统进行血液动力学研究,特别是,通过考虑动态左心室(LV-Liv-Lastance)心脏模型来处理最复杂的配置,该模型由非线性、非静止的混合式ODE-Drichlet系统管理(并应用为)非线性、非静止混合式的ODE-Drichlet系统管理。其他基于Ode-D的边界条件也得到了考虑,例如用于脱轨血管血管的圆形参数 Windkesel模型等。完整的0D-3D溶液处理器的绩效研究,包括处理Lattic Boltzmann 液态方程式及其相互作用,通过各种基准和趋同性研究来进行,这些基准和汇合的0D-3混合混合的混合方法在产生生理压力和流波波形形态中最终能够探索各种物理和生理参数参数参数,用于对混合的LV-Artard-Artmann-D-D-Artracallical 等式系统进行研究。在本文上提出的其他条件可以很容易地要求。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
73+阅读 · 2022年6月28日
最新《Transformers模型》教程,64页ppt
专知会员服务
306+阅读 · 2020年11月26日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年9月7日
专知会员服务
60+阅读 · 2020年3月19日
专知会员服务
159+阅读 · 2020年1月16日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年10月4日
VIP会员
相关VIP内容
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
73+阅读 · 2022年6月28日
最新《Transformers模型》教程,64页ppt
专知会员服务
306+阅读 · 2020年11月26日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年9月7日
专知会员服务
60+阅读 · 2020年3月19日
专知会员服务
159+阅读 · 2020年1月16日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员