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
XH
Xiaoguang Hu
Author with expertise in Simulation and Optimization of Industrial Processes
Achievements
Cited Author
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
7
(29% Open Access)
Cited by:
226
h-index:
22
/
i10-index:
56
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Geometry-Guided Conditional Adaptation for Surrogate Models of Large-Scale 3D PDEs on Arbitrary Geometries

Jingyang Deng et al.Aug 1, 2024
Deep learning surrogate models aim to accelerate the solving of partial differential equations (PDEs) and have achieved certain promising results. Although several main-stream models through neural operator learning have been applied to delve into PDEs on varying geometries, they were designed to map the complex geometry to a latent uniform grid, which is still challenging to learn by the networks with general architectures. In this work, we rethink the critical factors of PDE solutions and propose a novel model-agnostic framework, called 3D Geometry-Guided Conditional adaptation (3D-GeoCA), for solving PDEs on arbitrary 3D geometries. Starting with a 3D point cloud geometry encoder, 3D-GeoCA can extract the essential and robust representations of any kind of geometric shapes, which conditionally guides the adaptation of hidden features in the surrogate model. We conduct experiments on two public computational fluid dynamics datasets, the Shape-Net Car and Ahmed-Body dataset, using several surrogate models as the backbones with various point cloud geometry encoders to simulate corresponding large-scale Reynolds Average Navier-Stokes equations. Equipped with 3D-GeoCA, these backbone models can reduce the L-2 error by a large margin. Moreover, this 3D-GeoCA is model-agnostic so that it can be applied to any surrogate model.
0

Exploring the optimal range of central venous pressure in sepsis and septic shock patients: A retrospective study in 208 hospitals

Xiaodong Song et al.Jun 2, 2024
Background : The aim of this study was to investigate the optimal CVP range in sepsis and septic shock patients admitted to intensive care unit. Methods : We performed a retrospective study with adult sepsis patients with CVP records based on the eICU Collaborative Research Database. Multivariable logistic regression was performed to explore the associations between CVP level and hospital mortality. Non-linear correlations and optimal CVP range were explored using restricted cubic splines (RCS). Results : 5302 sepsis patients were included in this study. Patients in 4-8 mmHg group owned the lowest odds ratio for raw hospital mortality (19.7%). The logistic regression analyses revealed that hospital death risk increased significantly when mean CVP level exceeds 12 mmHg compared to 4-8 mmHg level. U-shaped association of CVP with hospital mortality was revealed by RCS model in septic shock patients and the optimal range was 5.6-12 mmHg. While, there was a J-shaped trend for non-septic shock patients. For non-septic shock patients, patients had an increased risk of hospital death only if CVP exceeded 11 mmHg. Conclusions : We observed U-shaped association between mean CVP level and hospital mortality in septic shock patients and J-shaped association in non-septic shock patients. This may imply that patients with different severity of sepsis have different CVP requirements. We need to monitor and manage CVP according to the circulatory status of the sepsis patient.
0

Cross-Shaped Peg-in-Hole Autonomous Assembly System via BP Neural Network Based on Force/Moment and Visual Information

Zheng Ma et al.Nov 25, 2024
Currently, research on peg-in-hole (PiH) compliant assembly is predominantly limited to circular pegs and holes, with insufficient exploration of various complex-shaped PiH tasks. Furthermore, the degree of freedom for rotation about the axis of the circular peg cannot be constrained after assembly, and few studies have covered the complete process from autonomous hole-searching to insertion. Based on the above problems, a novel cross-shaped peg and hole design has been devised. The center coordinates of the cross-hole are obtained during the hole-searching process using the three-dimensional reconstruction theory of a binocular stereo vision camera. During the insertion process, 26 contact states of the cross-peg and the cross-hole were classified, and the mapping relationship between the force-moment sensor and relative errors was established based on a backpropagation (BP) neural network, thus completing the task of autonomous PiH assembly. This system avoids hand-guiding, completely realizes the autonomous assembly task from hole-searching to insertion, and can be replaced by other structures of pegs and holes for repeated assembly after obtaining the accurate relative pose between two assembly platforms, which provides a brand-new and unified solution for complex-shaped PiH assembly.