Geri Dön

Piezoelectric metamaterial blood pressure sensor

Piezoelektrik metamateryal kan basıncı sensörü

  1. Tez No: 836716
  2. Yazar: ABDOLLAH AHMADPOUR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SAVAŞ TAŞOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Koç Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 115

Özet

Sürekli kan basıncı izlemesi, kardiyovasküler hastalığın erken başlangıcının tespit edilmesine ve kişisel sağlık durumunun değerlendirilmesine olanak tanır. Geleneksel piezoelektrik kan basıncı izleme teknikleri, iyi dinamik tepkileri nedeniyle biyosinyalleri algılama yeteneğine sahip olmasına rağmen, güç tüketimi konusunda ciddi dezavantajlara sahiptir, bu da kan basıncı sensörlerinin işleyişini sınırlar. Piezoelektrik malzemeler, öz-enerjili kan basıncı sensör tepkilerini artırmak için kullanılabilese de, piezoelektrik elemanın yapısı daha yüksek bir çıkış gerilimi elde etmek için değiştirilebilir. Burada, kan basıncı sensörlerinde piezoelektrik meta malzemeler üzerine bir yapısal çalışma sunulmakta ve çıkış gerilimleri hesaplanarak diğer mimarilerle karşılaştırılmaktadır. Ardından, metamalzeme tasarım alanına göre optimal tasarım elde etmek için bir Bayesyen optimizasyon çerçevesi tanımlanmıştır. Makine öğrenimi algoritmaları, bir simüle edilmiş veri kümesine regresyon modelleri uygulamak için kullanılmış ve temel parametreler için 2D harita görselleştirilmiştir. Son olarak, 3D dokusal deri modeli içinde arter damarının iç yüzeyine zamanla değişen bir kan basıncı uygulanmış ve farklı metamalzemeler için çıkış gerilimi karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, tüm metamalzeme türlerinin normal kare şekilli piezoelektrik elemanlara kıyasla daha yüksek bir elektriksel potansiyel üretebildiğini ortaya koymuştur. Bayesyen optimizasyon, petek hücreli metamalzemelerin çıkış gerilimi üretmede en iyi performansa sahip olduğunu göstermiş, bunun makine öğrenimi algoritmalarıyla elde edilen regresyon modeli analizine göre doğrulanmıştır. 3D deri dokusu modelinde zamanla değişen kan basıncının simülasyonu, Bayesyen optimizasyon süreci tarafından önerilen tasarımın, geleneksel kare şekilli piezoelektrik elemanınkinden iki kat daha büyük bir elektriksel potansiyel üretebildiğini ortaya koymuştur.

Özet (Çeviri)

Continuous blood pressure monitoring allows for detecting the early onset of cardiovascular disease and assessing personal health status. Conventional piezoelectric blood pressure monitoring techniques have the ability to sense biosignals due to their good dynamic responses but have significant drawbacks in terms of power consumption, which limits the operation of blood pressure sensors. Although piezoelectric materials can be used to enhance the self-powered blood pressure sensor responses, the structure of the piezoelectric element can be modified to achieve a higher output voltage. Here, a structural study on piezoelectric metamaterials in blood pressure sensors is demonstrated, and output voltages are computed and compared to other architectures. Next, a Bayesian optimization framework is defined to get the optimal design according to the metamaterial design space. Machine learning algorithms were used for applying regression models to a simulated dataset, and a 2D map was visualized for key parameters. Finally, a time-dependent blood pressure was applied to the inner surface of an artery vessel inside a 3D tissue skin model to compare the output voltage for different metamaterials. Results revealed that all types of metamaterials can generate a higher electric potential in comparison to normal square-shaped piezoelectric elements. Bayesian optimization showed that honeycomb metamaterials had the optimal performance in generating output voltage, which was validated according to regression model analysis resulting from machine learning algorithms. The simulation of time-dependent blood pressure in a 3D skin tissue model revealed that the design suggested by the Bayesian optimization process can generate an electric potential more than two times greater than that of a conventional square-shaped piezoelectric element.

Benzer Tezler

  1. Advanced concepts of piezoelectric patch-based energy harvesting and locally resonant bandgap formation in thin plates

    Pirometredeki piezoelektrik yama tabanlı enerji toplama ve lokal rezonant bandgap oluşumunun ileri kavramları

    AMIRREZA AGHAKHANI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Makine MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Assoc. Prof. Dr. IPEK BASDOGAN

  2. Metamalzeme tabanlı akustik enerji hasatlayıcı geliştirilmesi

    Development of a metamaterial based acoustic energy harvester

    ÇAĞRIHAN ÇELEBİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Makine MühendisliğiEge Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ OĞUZ GÜRSES

  3. Parilen-C tabanlı piezoelektrik malzemelerin diielektrik özelliklerinin incelenmesi

    Dielectric properties of the parylene-C based doped piezoelectric materials

    UTKU GÜDÜLOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKastamonu Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZGÜR ÖZTÜRK

  4. Electronics-free passive ultrasonic communication link for deep-tissue sensor implants

    Derin doku sensör implantları için elektroniksiz pasif ultrasonik haberleşme kanalı

    UMUT CAN YENER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    BiyomühendislikKoç Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ LEVENT BEKER

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT KUŞCU

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN ULUŞAN

  5. Numerical calculation of homogenized properties of piezoelectric composites

    Piezoelektrik kompozitlerin homojenleştirilmiş özelliklerinin sayısal olarak hesaplanması

    MUSTAFA KURT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Havacılık MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Havacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERCAN GÜRSES