Natančno poznavanje anatomije venoznega ligamenta lahko pri operativni odstranitvi dela jeter olajša nadzor nad levo jetrno veno in venskim deblom, ki nastane z združitvijo leve in srednje jetrne vene. Namen raziskave je bil natančno proučiti in opisati venozni ligament ter njegov odnos do leve jetrne vene oziroma skupnega venskega debla. Ugotovili smo, da prepariranje in prekinitev venoznega ligamenta olajša intraoperativni nadzor nad jetrnimi venami – dolžino izvenjetrnega dela, večjo od 3 mm, smo izmerili v 86% v primeru leve jetrne vene in v 84% v primeru venskega debla.
COBISS.SI-ID: 3782251
Simulator vozila modelira sisteme na vozilu, ki vključujejo obešenje koles, transmisijo ter zavorni in krmilni sistem. Modeli so vgrajeni v programsko aplikacijo z vizualizacijo v navideznemh 3D okolju, kar omogoča simulacijo kolesnih vozil različnih konfiguracij z do osmimi kolesi v realnem času. Simulacijski model lahko upravlja tudi aktuatorje haptičnega vmesnika in zagotavlja povratno informacijo v obliki pomika ali sile. Sistem je bil preverjen z meritvami na resničnih vozilih. Rezultati se dobro ujemajo, zaradi česar je sistem uporaben za preučevanje različnih vidikov zmogljivosti vozil.
COBISS.SI-ID: 11310875
S ciljem, da bi odkrili poškodbo velikega kotalnega ležaja, ko je ta še v začetnem stanju, je bila razvita multivariantna in večskalna statistična monitoring metoda. Razvita metoda, ki združuje metodo glavnih komponent (PCA) in metodo Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) je bila poimenovana EEMD-MSPCA. Učinkovitost razvite metode je bila preverjena na namensko zgrajenem laboratorijskem preizkuševališču. Sposobnost identifikacije zelo majhne lokalne poškodbe ležaja kaže na to, da lahko s pomočjo predlagane metode z visoko zanesljivostjo odkrivamo poškodbe v ležajih.
COBISS.SI-ID: 11450395
Članek predstavlja novo nelinearno multivariatno in večločljivostno metodo statističnega monitoringa in odstranjevanja šuma, ki združuje nelinearni multivariatni monitoring pristop jedrne metode glavnih osi (KPCA) ter ansambelsko metodo empirične dekompozicije (EEMD) z namenom pokrivanja večskalne dinamike sistema. Predlagana metoda, ki nam omogoča spopadanje s kompleksnimi, celo zelo nelinearnimi sistemi s širokim dinamičnim območjem, je bila poimanovana EEMD-osnovana večločljivostna metoda KPCA (EEMD-MSKPCA). Metoda je dokaj splošna in je tako potencialno uporabna na različnih področjih za različne naloge, tudi brez poglobljenega razumevanja narave sistema, ki ga želimo spremljati. Njena učinkovitost je bila najprej prikazana na ilustrativnem numeričnem primeru, nakar je bila preverjena še njena primernost za nalogo odkrivanja in diagnosticiranja poškodb v ležajih ter učinkovitost pri odstranjevanju šuma. Slednje je bilo opravljeno tako na simuliranih signalih kot tudi na dejanskih signalih vibracij in akustične emisije (AE), ki so bili izmerjeni na namensko zgrajenem preizkuševališču za počasi vrteče se ležaje velikih mer. Pozitivni rezultati, ki smo jih dobili, kažejo na to, da je predlagana metoda EEMD-MSKPCA obetavno orodje za spopadanje z nelinearnimi in hkrati večskalnimi podatki, ki predstavljajo skupno sliko dogodkov z različnimi časovno-frekvenčnimi karakteristikami.
COBISS.SI-ID: 11953179
Razvit je bil nov, hiter in fleksiben, časovno-odvisen, eno-dimenzijski numerični model za analize delovanja aktivnega magnetnega regeneratorja (AMR). Model je zasnovan na sistemu enačb (za magnetokalorični material in delovni fluid), ki so bile reševane simultano z uporabo programa MATLAB. Model lahko uporabimo za analizo širokega nabora obratovalnih pogojev (masni tok, frekvenca obratovanja, sprememba magnetnega polja), različnih geometrij AMR, različnih magnetokaloričnih materialov in delovnih fluidov. Članek predstavlja optimizacijo AMR geometrije, kjer se AMR sestoji iz nasutih kroglic gadolinija (Gd). Izvedena je bila optimizacija masnega toka in obratovalne frekvence AMR za pet različnih premerov kroglic.
COBISS.SI-ID: 11935003