Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
WY
Weiguang Yang
Author with expertise in Diagnosis and Treatment of Pulmonary Hypertension
Achievements
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
5
(60% Open Access)
Cited by:
3
h-index:
23
/
i10-index:
36
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Coupled CFD-FEM methodology for structural fire safety of composite lining shield tunnel

Zihao Zhou et al.May 31, 2024
The composite lining has been extensively used in shield tunnels. In this study, the thermos-mechanical behaviors of composite lining shield tunnel structures under fire conditions were investigated. A method combined by computational fluid dynamics (CFD) and finite element method (FEM) is proposed to simulate the temperature distribution within the tunnel, the initial stress state of the structure, and the thermo-mechanical coupling process. The elaborate numerical model was established based on a large composite lining shield tunnel. The influence of the timing of secondary lining application and tunnel burial depth on the deformation, internal forces, and structural damage of the composite tunnel structure under fire conditions was investigated. According to the results, the composite lining experiences a significant increase in temperature on the fire-exposed side, which results in significant changes in bending moments and axial forces of the lining during fire. The timing of secondary lining application and burial depth have a significant impact on tunnel deformation during the fire. In comparison to other locations in the tunnel, the application of the secondary lining has the most significant impact on the internal forces at the tunnel arch position. And the burial depth has a considerable influence on the internal forces at both the tunnel top and arch positions. The post-fire damage to the secondary lining is more severe with the post casting and shallow depth. These results provide structural fire safety support for large shield tunnels with composite linings.
0
Paper
Citation1
0
Save
0

Multi-Feature Fusion Recognition and Localization Method for Unmanned Harvesting of Aquatic Vegetables

Xianping Guan et al.Jun 21, 2024
The vision-based recognition and localization system plays a crucial role in the unmanned harvesting of aquatic vegetables. After field investigation, factors such as illumination, shading, and computational cost have become the main difficulties restricting the identification and positioning of Brasenia schreberi. Therefore, this paper proposes a new lightweight detection method, YOLO-GS, which integrates feature information from both RGB and depth images for recognition and localization tasks. YOLO-GS employs the Ghost convolution module as a replacement for traditional convolution and innovatively introduces the C3-GS, a cross-stage module, to effectively reduce parameters and computational costs. With the redesigned detection head structure, its feature extraction capability in complex environments has been significantly enhanced. Moreover, the model utilizes Focal EIoU as the regression loss function to mitigate the adverse effects of low-quality samples on gradients. We have developed a data set of Brasenia schreberi that covers various complex scenarios, comprising a total of 1500 images. The YOLO-GS model, trained on this dataset, achieves an average accuracy of 95.7%. The model size is 7.95 MB, with 3.75 M parameters and a 9.5 GFLOPS computational cost. Compared to the original YOLOv5s model, YOLO-GS improves recognition accuracy by 2.8%, reduces the model size and parameter number by 43.6% and 46.5%, and offers a 39.9% reduction in computational requirements. Furthermore, the positioning errors of picking points are less than 5.01 mm in the X direction, 3.65 mm in the Y direction, and 1.79 mm in the Z direction. As a result, YOLO-GS not only excels with high recognition accuracy but also exhibits low computational demands, enabling precise target identification and localization in complex environments so as to meet the requirements of real-time harvesting tasks.
0
Citation1
0
Save
1

A Computational Growth and Remodeling Framework for Adaptive and Maladaptive Pulmonary Arterial Hemodynamics

Jason Szafron et al.Apr 21, 2023
Hemodynamic loading is known to contribute to the development and progression of pulmonary arterial hypertension (PAH). This loading drives changes in mechanobiological stimuli that affect cellular phenotypes and lead to pulmonary vascular remodeling. Computational models have been used to simulate mechanobiological metrics of interest, such as wall shear stress, at single time points for PAH patients. However, there is a need for new approaches that simulate disease evolution to allow for prediction of long-term outcomes. In this work, we develop a framework that models the pulmonary arterial tree through adaptive and maladaptive responses to mechanical and biological perturbations. We coupled a constrained mixture theory-based growth and remodeling framework for the vessel wall with a morphometric tree representation of the pulmonary arterial vasculature. We show that non-uniform mechanical behavior is important to establish the homeostatic state of the pulmonary arterial tree, and that hemodynamic feedback is essential for simulating disease time courses. We also employed a series of maladaptive constitutive models, such as smooth muscle hyperproliferation and stiffening, to identify critical contributors to development of PAH phenotypes. Together, these simulations demonstrate an important step towards predicting changes in metrics of clinical interest for PAH patients and simulating potential treatment approaches.