0% Complete
English
صفحه اصلی
/
سی و دومین کنفرانس ملی و دهمین کنفرانس بین المللی مهندسی زیست پزشکی ایران
Multi-Objective Optimization of the Impeller of a mini Blood Pump: Balancing Outlet Pressure and Scalar Shear Stress
نویسندگان :
Reza Sahebi-Kuzeh kanan
1
Hanieh Niroomand-oscuii
2
Habib Badri Ghavifekr
3
Farzan Ghalichi
4
1- Tabriz University of Technology
2- Tabriz University of Technology
3- Tabriz University of Technology
4- Tabriz University of Technology
کلمات کلیدی :
Blood pump،Computational fluid dynamics،Optimization،Response Surface Methodology،Multi-Objective Genetic Algorithm
چکیده :
Cardiovascular diseases are among the leading causes of mortality worldwide, and blood pumps and ventricular assist devices play a key role in advanced care. To overcome limitations of prior studies, namely the small number of geometric parameters and single objective optimization, we present a hybrid framework that integrates response surface methodology, a neural network surrogate, and a multi objective genetic algorithm to design the impeller of a small blood pump at a specified operating point. Fifteen geometric parameters were varied and 290 computational simulations were performed to construct the database and train the surrogate. The optimization objectives were to maximize outlet pressure and to keep the mean scalar shear stress at 50 Pa.Compared with the baseline impeller, the optimized design achieved a 6–7% increase in outlet pressure and about a 15% increase in static head, while the mean wall shear stress decreased by about 17% and the hemolysis index dropped by nearly 50%. The optimized blade reduced high-shear stress near the leading edge, yielded a more uniform shear field, and exhibited smoother pressure growth and weaker jet–wake structures, indicating more uniform blade loading, better pressure recovery, and lower mixing losses. The neural network correctly captured the improvement trends but showed a modest discrepancy: it overestimated outlet pressure by about 13% and underestimated the shear-stress reduction by about 19% relative to simulation-verified values. Overall, the proposed framework simultaneously improves hydraulic performance and hemocompatibility and offers a practical route for multi-objective optimization of small blood-pump impellers.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
ارائه مدل رتبه بندی مشتریان اعتباری بانکی با استفاده از داده کاوی و منطق فازی :مطالعه موردی بانک خصوصی در ایران
محمد صالح کتابی
پیشبینی جهت حرکت قیمت طلا در بازار فارکس مبتنی بر نمایانگرهای ایچیموکو با استفاده از روشهای سنتی یادگیری ماشین
محمد رزاقی - محمدحسین خسروی - فاطمه یوسف زاده
بررسی میزان آشنایی با Chat GPT در میان دانشجویان دانشگاه تبریز
میثم معدنی پور - سید کمال الدین یکتا
Transforming Sentiment Analysis with a New LLM Architecture
Hossein Gholamalinejad - Tahoora Ramezanimoghaddam
بررسی مفاهیم و کاربردهای جدید در حوزه یادگیری عمیق
سید حسن مرتضوی - علی عبدالعظیمی
بررسی نقش هوش مصنوعی در بهینهسازی تجربه کارکنان و تقویت برند کارفرمایی در صنعت برق ایران
حسن آذری - وحیدرضا میرابی - داریوش غلامزاده
ارزیابی کاربرد هوش مصنوعی در پایش سلامت شمعهای مدفون در ماسه تحت اثر زلزله
نوید حسن پوری نوتاش - روزبه دبیری - مسعود حاجیعلیلو بناب - لاریسا خدادادی - فریبا بهروز سرند
نقش پردازش بلادرنگ کلاندادهها در مدیریت هوشمند شهرها و محیط زیست: راهکارها و چالشها
محمدامین محمدی - ابراهیم ابراهیمی - شکوه کرمانشاهانی
Semi-Automatic Multi-Stage Artifact Removal in EEG During Subthreshold GVS: A Machine Learning Approach for Neuromodulation Studies
Mahdi Babaei - Sepideh Hajipour Sardouie - Martin Keung - Varsha Sreenivasan - Hanaa Diab - Maryam S. Mirian - Martin J. McKeown
Comparative Numerical Analysis of Spiral Geometries for Passive Particle Separation in Microfluidic Devices
Yunes Chakeralhoseini - Mohammad Mahdi Tekiyeh - Mahdi Moghimi Zand
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 43.3.0