18 мая 2015 г.
Данное исследование предписывает сочетании эксперимент-конечна методологию моделирования элемент для получения одноосное динамического механического отклика мягких биоматериалов (мозг, печень, сухожилия, жир и т.д.). Многоосной экспериментальные результаты, которые возникли из-за образца выпуклые получены из Сплит-Гопкинсона бар Давление тестирования были оказаны одноосного истинного поведения напряженно-деформированного когда моделируется через итерационного оптимизации конечного элементного анализа биоматериа
Общая цель данной процедуры заключается в получении истинной зависимости «напряжение-деформация» мягких биоматериалов при одноосном нагружении со скоростью высокой деформации. Это достигается путем предварительного тестирования образца мозга в установке с разрезным стержнем Хопкинсона (SHPB), с последующей калибровкой одномерной версии модели материала на основе экспериментальной истинной зависимости «напряжение-деформация». Затем проводится моделирование установки SHPB методом конечных элементов (FE) для оценки среднего направления нагрузки, напряжения и напряжения по центральной линии образца.
Заключительным этапом является итеративное сравнение аппроксимации одномерной модели материала и напряжений на центральной линии при конечно-элементном (КЭ) моделировании, а также направления нагрузки, напряжений при трехмерном КЭ моделировании и экспериментального истинного отклика «напряжение-деформация» до достижения хорошего согласия между вышеуказанными результатами. В конечном итоге комбинированная экспериментально-конечно-элементная методика используется для демонстрации того, что одномерный истинный отклик «напряжение-деформация» для мягких биоматериалов может быть получен с помощью SHPB. Основным преимуществом данного метода перед существующими подходами, такими как испытания в ударных трубах, является то, что эта методика позволяет определить одноосный механический отклик мягкого биоматериала при высоких скоростях деформации.
Значение этого метода распространяется на диагностику черепно-мозговых травм с помощью виртуального моделирования человеческого тела, поскольку данные, полученные с помощью текущего метода, позволяют точно фиксировать локальные повреждения и поражения, возникающие в результате травм головы человека. Идея этого метода впервые возникла при работе по сопоставлению данных экспериментов с высокой скоростью деформации мозга с результатами моделирования щитовидной железы. Данную процедуру продемонстрируют ветеринар доктор Джим Кули, аспирант г-н Соро Патнайк и научный сотрудник г-н Уилберн Уиттингтон: под руководством ветеринара они хирургическим путем извлекают органы свиньи, такие как мозг, печень, мышцы, жировая ткань или сухожилия.
Затем поместите их в контейнеры, заполненные фосфатно-солевым буферным раствором (PBS), для временного хранения. Храните контейнеры с PBS в охладителе со льдом и немедленно транспортируйте их в испытательный центр для подготовки образцов и проведения испытаний на установке разрезного стержня Гопкинса (SHPB). По прибытии в испытательный центр извлеките орган свиньи из контейнера с PBS и поместите его на стерильную поверхность.
Определите основную ориентацию волокон и местоположение для каждого исследуемого образца. Затем с помощью цилиндрического вырубателя с внутренним диаметром 30 миллиметров вырежьте образец из органа свиньи. После этого используйте шаблон, чтобы обрезать образец до предписанной толщины и соотношения сторон, необходимых для проведения испытаний образцов свиньи методом SHPB.
Толщина составляет от 10 до 15 миллиметров, а относительное удлинение — от 0,33 до 0,5. Используйте штангенциркуль для измерения толщины и диаметра в трех различных точках. Поместите ударный стержень, падающий стержень и принимающий стержень в металлические расширители для проведения испытаний методом SHPV.
Убедитесь, что стержни свободно перемещаются при касании и что их интерфейсы выровнены друг относительно друга. В целях безопасности установите стопор для прошедшего стержня. Подключите тензодатчики, закрепите падающий и прошедший стержни к усилителю сигнала.
Включите усилители согласования сигналов и компьютер модуля сбора данных. Затем инициализируйте программное обеспечение для высокоскоростного захвата данных. Проверьте захват сигналов в реальном времени, чтобы убедиться, что они находятся в нормальном диапазоне, и обнулите шумовые сигналы, нажав на значок нуля.
Загрузите ударный стержень рядом с камерой давления. Создайте в камере давления необходимое давление, открыв сопло азотного баллона, а затем впускной клапан камеры давления. Обнулите измеритель скорости лазерного луча, нажав кнопку обнуления, и настройте его на измерение скорости ударного стержня, закрепив отражающую полоску на ударном стержне за лазерными датчиками.
Разместите камеры удержания образца таким образом, чтобы они не препятствовали перемещению падающего и отраженного стержней. Затем для целей калибровки установите падающий стержень в контакт с прошедшим стержнем. Проведите тестовый запуск без образца, включив переключатель пуска камеры давления на стержне Stryker.
После калибровки поместите цилиндрический образец между падающим и приемным стержнями, затем закройте камеру фиксации образца. Убедитесь, что образец не подвергался предварительной подготовке; для этого избегайте многократной загрузки и выгрузки образца, и приступайте к испытанию сразу после завершения всех подготовительных действий. Используйте одноразовые санитарные салфетки для удаления остатков образца с падающего стержня, приемного стержня и камеры фиксации образца.
Утилизируйте весь мусор и салфетки в пакеты для биоопасных отходов. Продезинфицируйте стержни и камеру для удержания образца, используя 70% ethanol раствор для очистки и санитарные салфетки.
Откройте программное обеспечение MSU high rate для анализа волн Хопкинса в стержнях. Начните работу с программой с окна настроек, выбрав в кладке «Mode» (Режим) вариант «Tension Compression» (Растяжение-сжатие) для одноосных испытаний. Также выберите два датчика на вкладке «Gauges» (Датчики) и нажмите «Continue» (Продолжить). В главном окне перейдите на вкладку «Open File 1» (Открыть файл 1) и выберите данные падающей волны из записи тензодатчика на падающем стержне, затем перейдите на вкладку «Open File 2» (Открыть файл 2) для импорта записи тензодатчика передающего стержня.
Затем выберите вкладку «параметры» в главном окне и введите физические параметры экспериментальной установки, включая размеры стержня, коэффициенты пересчета напряжения в деформацию, положение тензодатчиков и константы вязкоупругой дисперсии. Нажмите «продолжить». После этого перейдите на вкладку «выбор данных» в главном окне и с помощью ползунков ограничьте набор данных только тем объемом, который содержит падающие, отраженные и прошедшие волны.
Нажмите «Продолжить». На этом этапе перейдите на вкладку «Выбор волн» (select waves) в главном окне и с помощью ползунков курсора ограничьте область падающей волны на графике падающей волны, отраженной волны на графике отраженной волны и прошедшей волны на графике прошедшей волны. Затем нажмите «Продолжить».
После этого выберите соответствующую вкладку в главном окне, чтобы программное обеспечение могло скорректировать вязкоупругую дисперсию. Теперь выберите вкладку смещения (shift) в главном окне на графике волн. С помощью курсора перетащите падающую, отраженную и прошедшую волны в одну и ту же начальную временную позицию.
Выбирая каждый из них индивидуально. На вкладке выбора волн (wave select) просмотрите все волны на графике данных. По завершении нажмите «Продолжить» (continue) в файле результатов.
Сохраните профили положения и скорости приложения нагрузки, выбрав функцию «сохранить как» в коммерческом программном обеспечении для анализа методом конечных элементов (МКЭ). Создайте МКЭ-модель установки SHPB. Затем проведите МКЭ-моделирование.
Убедитесь, что измерения тензодатчиков в эксперименте и результаты МК-моделирования хорошо согласуются между собой. Включите образец биоматериала в МК-модель установки SHPB. Назначьте образцу биоматериала трехмерную реализацию модели материала с переменной внутреннего состояния.
Откалибруйте кривую истинного напряжения-деформации эксперимента по кривой истинного напряжения-деформации модели, настраивая параметры моделей материала с внутренними переменными состояния. Затем присвойте константы материала с внутренними переменными состояния образцу биоматериала в МК-модели для установки SHPB. После этого проведите МК-моделирование со скоростью стержня Stryker и скоростью деформации образца, соответствующими тестам SHPB при той же скорости деформации.
На втором этапе калибровки МК-модели запустите расчет данных тензометрических датчиков в рамках МК-моделирования. Для постобработки данных эксперимента SHPB используйте программное обеспечение MSU high rate software. В завершение вычислите объемное среднее значение напряжения в направлении нагрузки вдоль элементов центральной линии образца МК-модели.
Здесь продемонстрирована эффективность комбинированной методики. Экспериментальный отклик «напряжение-деформация» мозга при SHPV находится при более низком уровне напряжения по сравнению с состоянием напряжения одномерного симулятора материальной точки, которое близко к среднему значению напряжения по осевой линии образца в МКЭ. Это обусловлено многоосным характером деформации.
Представленные здесь данные BioMAT демонстрируют репрезентативные константы материала мозга, полученные с помощью методологии, сочетающей эксперименты SHPB и моделирование методом конечных элементов (FE). Виртуальные тензодатчики анализа методом конечных элементов сопоставляются с экспериментальными тензодатчиками, после чего одновременно сравниваются результаты симулятора материальных точек и средние значения по центральной линии FE для достижения хорошего соответствия. В данном случае константы материала варьируются до тех пор, пока более двух из них не придут к хорошему согласию.
На этом рисунке показано, что кривая истинного напряжения-деформации, полученная в эксперименте SHPB, фактически измеряет первый инвариант напряжения, а не поведение напряжения-деформации в направлении одноосного нагружения. Следовательно, использование одних только экспериментальных результатов SHPB было бы ошибочным, если бы они не были сопоставлены с моделированием методом конечных элементов (МКЭ) для оценки одноосного поведения. При должном освоении эта методика может быть выполнена за 12 часов при условии правильного проведения процедуры.
При выполнении данной процедуры важно помнить, что в экспериментах по многоосному растяжению при тестировании размягченных проволочных материалов возникают определенные особенности.
Просмотрите полный транскрипт и получите доступ к тысячам научных видео
В данном исследовании представлена методология, сочетающая эксперимент и конечно-элементное моделирование, для определения одномерного динамического механического отклика мягких биоматериалов, таких как ткани головного мозга и печени. Подход заключается в использовании метода разрезного стержня Хопкинсона для получения многоосных экспериментальных данных, которые затем оптимизируются с помощью конечно-элементного анализа.
Точная механическая характеристика мягких биоматериалов при высоких скоростях деформации имеет решающее значение для прогностического моделирования в исследованиях травм и оценки безопасности устройств. Данная комбинированная экспериментальная методика и метод конечных элементов (МКЭ) позволяют снизить риски при валидации целей, предоставляя количественные, воспроизводимые данные о зависимости напряжения от деформации в физиологически значимых условиях динамического нагружения. Этот подход способствует согласованности трансляционных биомаркеров и совершенствованию доклинических моделей для применения в неврологии и скелетно-мышечной системе.
Данный метод интегрируется в рабочие процессы раннего поиска лекарственных средств, предоставляя данные биомеханического фенотипирования, которые используются для выбора мишеней и анализа сигнальных путей до этапа идентификации соединений-лидеров.