Un elemento de modelado Metodología Junto Experimento-finito para la evaluación de alta Strain Tasa de respuesta mecánica de Biomateriales Soft
18 de mayo de 2015
El estudio actual establece una metodología de simulación de elemento finito-experimento acoplado a obtener la respuesta mecánica dinámica uniaxial de biomateriales blandos (cerebro, hígado, tendón, grasa, etc.). Los resultados experimentales multiaxiales que surgieron a causa de la muestra abombamiento obtuvieron de Split-Hopkinson pruebas de presión bares fueron prestados a un comportamiento tensión-deformación uniaxial cierto cuando simulado mediante la optimización iterativa del análisis de elementos finito
El objetivo general de este procedimiento es obtener la respuesta de tensión-deformación verdadera bajo alta velocidad de deformación uniaxial de los biomateriales blandos que se están probando. Esto se logra primero probando una muestra de cerebro en un dispositivo de barra de presión de Hopkinson dividida o aparato SHPB, y luego calibrando la versión unidimensional del modelo del material con la respuesta experimental de tensión-deformación verdadera. A continuación, se realiza la simulación por elementos finitos o simulación EF del montaje SHPB para evaluar la dirección promedio de carga de la muestra, el esfuerzo y el esfuerzo en la línea central.
El paso final consiste en comparar de forma iterativa el ajuste del modelo de material unidimensional y el esfuerzo en la línea central de la simulación por elementos finitos (EF), así como la dirección de carga en tres dimensiones, el esfuerzo y la respuesta experimental de deformación verdadera frente a esfuerzo verdadero, hasta obtener un buen acuerdo entre los resultados mencionados. En última instancia, se utiliza la metodología acoplada de elementos finitos y experimentación para demostrar que la respuesta de deformación verdadera frente a esfuerzo verdadero uniaxial para biomateriales blandos puede obtenerse mediante un dispositivo de Hopkinson en modo compresión (SHPB). La principal ventaja de esta técnica frente a métodos existentes, como las pruebas con tubo de choque, es que esta técnica permite caracterizar la respuesta mecánica uniaxial a altas velocidades de deformación de un biomaterial blando.
Las implicaciones de esta técnica se extienden hacia el diagnóstico de lesiones cerebrales traumáticas mediante la modelización virtual del cuerpo humano. Debido a que los datos obtenidos mediante el método actual pueden capturar con precisión lesiones locales y daños derivados del trauma en la cabeza humana. Tuvimos por primera vez la idea de este método al trabajar en la correlación de los datos experimentales de alta tasa de deformación cerebral con los resultados del tiroides y de la modelización. Este procedimiento será demostrado por el veterinario el Dr. Jim Cooley, el estudiante de posgrado Sr. Soro Patnaik y el investigador asociado Sr. Wilburn Wittington. Bajo la supervisión de un veterinario, extraiga quirúrgicamente órganos porcinos tales como cerebro, hígado, músculo, grasa o tendón.
Luego colóquelos en recipientes llenos de solución salina tamponada con fosfato o PBS para almacenamiento temporal. Almacene los recipientes con PBS en un enfriador con hielo y trasládelos inmediatamente al laboratorio de pruebas para la preparación de las muestras y la realización de la prueba de split Hopkinson en barra o SHPB. Una vez en el laboratorio de pruebas, retire el órgano porcino del recipiente con PBS y colóquelo sobre una superficie estéril.
Identifique la orientación principal de la fibra y las ubicaciones para cada muestra de prueba. Luego, utilice un cilindro de tinta con un diámetro interno de 30 milímetros para diseccionar la muestra de prueba del órgano porcino. A continuación, use un andamio para recortar la muestra al grosor y relación de aspecto prescritos para la prueba SHPB de muestras porcinas.
El espesor es de 10 a 15 milímetros, mientras que la relación de aspecto es de 0,33 a 0,5. Utilice un calibrador para medir el espesor y el diámetro en tres ubicaciones diferentes. Coloque una barra percutora, una barra incidente y una barra transmisora en las extensiones metálicas para la prueba de SHPV.
Asegúrese de que las barras se muevan libremente al tacto y de que sus interfaces estén alineadas entre sí. Coloque un tope para la barra transmitida por seguridad. Conecte las galgas extensométricas y adhiera las barras incidente y transmitida al amplificador de señal.
Encienda los amplificadores de acondicionamiento de señal y la computadora del módulo de adquisición de datos. Luego inicialice el software de captura de datos de alta velocidad. Verifique la captura en tiempo real de las señales para comprobar si se encuentran dentro del rango normal y anule las señales de ruido haciendo clic en el icono de cero.
Cargue la barra percutora junto a la cámara de presión. Eleve la cámara de presión a la presión deseada abriendo la boquilla del tanque de nitrógeno y luego la válvula de entrada de la cámara de presión. Ponga a cero el medidor de velocidad láser pulsando el botón de cero y ajústelo para que mida la velocidad de la barra percutora colocando la tira reflectante sobre la barra percutora, detrás de los sensores láser.
Coloque las cámaras de confinamiento de la muestra de manera que no obstaculicen el movimiento de las barras incidente y reflejada. Luego, coloque la barra incidente en contacto con la barra transmisora con fines de calibración. Realice una prueba sin muestra activando el interruptor de disparo para la cámara de presión en la barra Stryker.
Tras la calibración, coloque una muestra cilíndrica entre la barra incidente y la barra transmitida y luego cierre la cámara de confinamiento de la muestra. Asegúrese de que no se realice ningún acondicionamiento previo de la muestra evitando cargarla y descargarla múltiples veces, y realice la prueba después de que finalice la prueba. Utilice toallitas sanitarias desechables para eliminar los restos de la muestra de la barra incidente, la barra transmitida y la cámara de confinamiento de la muestra.
Deseche todos los residuos y toallitas en bolsas de seguridad para material biopeligroso. Desinfecte las barras y la cámara de confinamiento de muestras utilizando una solución limpiadora de etanol al 70 % y toallitas sanitarias.
Abra el software de alta velocidad MSU para el análisis de ondas de barra Hopkins. Inicie el software examinando la ventana de configuración y seleccione la opción de tracción-compresión en la pestaña de modo para pruebas uniaxiales. Además, seleccione dos extensómetros en la pestaña de extensómetros y haga clic en continuar. En la ventana principal, seleccione la pestaña abrir archivo uno y navegue hasta los datos de la onda incidente provenientes del registro del extensómetro en la barra incidente; seleccione la pestaña abrir archivo dos para importar el registro del extensómetro de la barra transmitida.
A continuación, seleccione la pestaña de parámetros en la ventana principal e introduzca los parámetros físicos del montaje experimental, incluyendo las dimensiones de la barra, los factores de voltaje a deformación, las posiciones de los extensómetros y las constantes de dispersión viscoelástica. Haga clic en continuar. Luego, seleccione la pestaña de selección de datos en la ventana principal y utilice las barras del cursor para reducir el conjunto de datos únicamente a la cantidad de datos que contienen las ondas incidente, reflejada y transmitida.
Haga clic en continuar. En este momento, diríjase a la pestaña seleccionar ondas en la ventana principal y utilice las barras del cursor para delimitar la onda incidente en la gráfica de onda incidente, la onda reflejada y la gráfica de onda reflejada, y la onda transmitida y la gráfica de onda transmitida. Luego haga clic en continuar.
A continuación, seleccione la pestaña correcta en la ventana principal para permitir que el software corrija la dispersión viscoelástica. Ahora seleccione la pestaña de desplazamiento en la ventana principal del gráfico de onda. Utilice el cursor para arrastrar las ondas incidente, reflejada y transmitida hasta la misma posición inicial en el tiempo.
Seleccionando cada una individualmente. En la pestaña de selección de ondas, visualice todas las ondas en el gráfico de datos. Una vez finalizado, haga clic en continuar en el archivo de resultados.
Guarde las posiciones de colocación de la carga y los perfiles de velocidad haciendo clic en guardar como utilizando software comercial de elementos finitos o EF. Cree un modelo de EF del montaje del SHPB. Luego, realice una simulación de EF.
Verifique que las mediciones del extensómetro en el experimento y en la simulación por elementos finitos estén en buen acuerdo. Incorpore la muestra del biomaterial al modelo de elementos finitos del equipo SHPB. Asigne una implementación tridimensional del modelo de material con variable de estado interna a la muestra del biomaterial.
Calibre la curva de tensión-deformación real del experimento con la curva de tensión-deformación real del modelo ajustando los parámetros de los modelos de variables de estado interno del material. Luego, asigne las constantes del material de las variables de estado interno a la muestra de biomaterial en el modelo de elementos finitos (FE) para el montaje del barra SHPB. A continuación, ejecute la simulación de elementos finitos con la velocidad de la barra de Stryker y la velocidad de deformación de la muestra correspondientes a las pruebas SHPB a la misma velocidad de deformación.
En el segundo paso de la calibración del modelo EF, ejecute la simulación EF con los datos del extensómetro. Software de postprocesamiento del experimento SHPB: software de alta velocidad MSU. Finalmente, realice un promedio volumétrico del esfuerzo en la dirección de carga a lo largo de los elementos de la línea central de la muestra del modelo EF.
Se ejemplifica aquí la eficacia de la metodología acoplada. La respuesta experimental de tensión-deformación del SHPV para el cerebro se encuentra en un estado de tensión más bajo en comparación con el estado de tensión del simulador de punto material unidimensional, que es similar al promedio del estado de tensión en la línea central de la muestra del EF. Esto se debe a la naturaleza multiaxial de la deformación.
Las constantes de material representativas mostradas aquí para el BioMAT blando se obtuvieron mediante la metodología acoplada de experimento SHPB y simulación FE. Los extensómetros virtuales de análisis por elementos finitos se comparan con los extensómetros experimentales y, simultáneamente, se comparan el simulador de puntos de material y el promedio de la línea central en elementos finitos para lograr una buena concordancia. Aquí, las constantes del material se varían hasta que más de dos están en buena concordancia.
Esta figura muestra que la curva experimental de tensión-deformación verdadera del SHPB mide en realidad el primer invariante de la tensión, y no el comportamiento tensión-deformación en la dirección de carga uniaxial. Por lo tanto, utilizar únicamente los resultados experimentales del SHPB sería erróneo si no se combina con un modelado del tipo EF para evaluar el comportamiento uniaxial. Una vez dominada, esta técnica puede realizarse en 12 horas si se ejecuta correctamente.
Al intentar este procedimiento, es importante recordar que los experimentos incluyen estados multiaxiales al probar materiales de alambre blandos.
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Resumen
Este estudio presenta una metodología acoplada de experimento y simulación por elementos finitos para determinar la respuesta mecánica dinámica uniaxial de biomateriales blandos, como el cerebro y el hígado. El enfoque consiste en utilizar pruebas con barra de presión Split-Hopkinson para obtener resultados experimentales multiaxiales, los cuales luego se optimizan mediante análisis por elementos finitos.
Componentes Clave del Estudio
Área de la ciencia
- Biomecánica
- Ciencia de Materiales
- Análisis por Elementos Finitos
Antecedentes
- Los biomateriales blandos presentan comportamientos mecánicos complejos bajo cargas dinámicas.
- Los métodos tradicionales de ensayo pueden no capturar con precisión las respuestas a altas tasas de deformación.
- Las simulaciones por elementos finitos pueden mejorar la comprensión del comportamiento del material.
- La barra de presión dividida de Hopkinson (SHPB) es una herramienta común para ensayos dinámicos.
Objetivo del estudio
- Obtener la respuesta de tensión-deformación verdadera a alta velocidad de deformación uniaxial de biomateriales blandos.
- Mejorar la precisión del modelado del material mediante optimización iterativa.
- Mostrar la eficacia de la metodología acoplada de experimentación y simulación.
Métodos Utilizados
- Prueba de muestras cerebrales utilizando una barra de presión Split-Hopkinson (SHPB).
- Calibración de un modelo de material unidimensional con datos experimentales.
- Simulación por elementos finitos del montaje SHPB para evaluar las respuestas al estrés.
- Comparación iterativa de los resultados de la simulación con datos experimentales para optimización.
Resultados principales
- La metodología logró obtener con éxito la respuesta uniaxial de tensión-deformación verdadera de biomateriales blandos.
- Se alcanzó una buena concordancia entre los resultados experimentales y los simulados.
- La técnica superó a las pruebas tradicionales con tubo de choque en la captura de respuestas a altas velocidades de deformación.
- Se demostró el potencial para aplicaciones más amplias en la evaluación de biomateriales.
Conclusiones
- La metodología acoplada experimental-elementos finitos es efectiva para biomateriales blandos.
- Este enfoque mejora la comprensión del comportamiento del material bajo condiciones dinámicas.
- Estudios futuros pueden ampliar esta metodología para diversos biomateriales.
Preguntas frecuentes
Relevancia Ejecutiva para la Industria
La caracterización mecánica precisa de biomateriales blandos a altas velocidades de deformación es fundamental para la modelización predictiva en la investigación de traumatismos y la evaluación de la seguridad de dispositivos. Esta metodología experimental-acoplada de elementos finitos permite reducir los riesgos en la validación de objetivos al proporcionar datos cuantitativos y reproducibles de tensión-deformación bajo condiciones dinámicas fisiológicamente relevantes. El enfoque favorece el alineamiento de biomarcadores traslacionales y el perfeccionamiento de modelos preclínicos para aplicaciones neurológicas y músculo-esqueléticas.
Aplicaciones Estratégicas en I+D de Biotecnología Farmacéutica
Descubrimiento Temprano y Validación de Blancos
- Valor científico: Permite la interrogación mecanicista de la respuesta a nivel de tejido frente a fuerzas dinámicas, apoyando la prueba de hipótesis sobre vías de neurotrauma y lesión.
- Valor operativo: Proporciona salidas cuantitativas estandarizadas para comparar el comportamiento de biomateriales en distintos modelos de enfermedad o variantes genéticas.
Desarrollo de Pruebas y Tamizaje
- Valor científico: Genera curvas de respuesta mecánica reproducibles y de alta fidelidad, adecuadas para la estandarización de ensayos y la comparación entre laboratorios.
- Valor operativo: Facilita el desarrollo de lecturas biomecánicas para la selección de compuestos o intervenciones destinadas a modular la resistencia del tejido.
Investigación Traductacional y Preclínica
- Valor científico: Une las pruebas ex vivo con la modelización computacional del cuerpo humano, mejorando la confianza predictiva en los estudios de mecanismos de lesión.
- Valor operativo: Permite la calibración iterativa del modelo para mejorar la fidelidad de las plataformas virtuales preclínicas en la evaluación de traumatismos y dispositivos.
Integración de la canalización y flujo de trabajo
El método se integra en los flujos de trabajo de descubrimiento temprano al proporcionar datos de fenotipificación biomecánica que orientan la selección de dianas y el análisis de vías antes de la identificación del compuesto líder.
- Biología del Descubrimiento: Apoya la comprobación de hipótesis relacionadas con la mecanotransducción celular y la integridad de la matriz extracelular bajo carga dinámica.
- Selección: Proporciona salidas estandarizadas y cuantitativas de tensión-deformación que permiten la comparación fiable de condiciones de biomateriales.
- Análisis: Genera la primera invariante de tensión y métricas de tensión en la línea central para la comparación cuantitativa entre condiciones experimentales y simuladas.
- Investigación Traducional: Conecta la biomecánica experimental con modelos humanos de elementos finitos para la predicción de lesiones y la evaluación de la seguridad de dispositivos.
- Reutilización Empresarial: Establece una plataforma reutilizable de caracterización biomecánica aplicable a múltiples tipos de tejidos blandos y áreas de enfermedad.
Impacto Operativo y Empresarial
- Valor científico: Reduce la ambigüedad mecanicista en la modelización de la respuesta del tejido mediante validación acoplada entre experimentación y simulación.
- Valor operativo: Asegura la reproducibilidad y estandarización de pruebas a altas tasas de deformación entre laboratorios y tipos de muestras.
- Valor estratégico: Mejora las decisiones de continuar o descartar programas relacionados con traumatismos al proporcionar datos biomecánicos predictivos desde las primeras etapas del descubrimiento.
- Impacto en la cartera: Permite la priorización ajustada al riesgo de objetivos basada en datos de reducción de riesgos biomecánicos obtenidos a tasas de deformación fisiológicamente relevantes.
Consideraciones de Implementación
- Experiencia en biomecánica, operación del barra de presión Hopkinson dividida y modelado por elementos finitos.
- Instrumentación que incluye aparato SHPB, medidores de deformación, adquisición de datos de alta velocidad y software de simulación por elementos finitos.
- Protocolos de estandarización para la preparación de muestras, alineación y procesamiento de señales de onda para garantizar la consistencia de los datos.
- Consideraciones de adaptación para propiedades variables de biomateriales (por ejemplo, cerebro frente a tendón) que requieren recalibración del modelo.
- Limitaciones prácticas incluyen el ensanchamiento de la probeta que requiere análisis de esfuerzo basado en invariantes y limitaciones de viabilidad del tejido post mortem.
