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 этой процедуры заключается в получении одноосной высокой скорости деформации, истинной реакции на напряжение и деформацию испытываемых мягких биоматериалов. Это достигается путем предварительного тестирования образца мозга в расщепленном прижимном стержне Хопкинсона или аппарате SHPB, а затем калибровки одномерной версии модели материала с экспериментальной реакцией на истинную напряженную деформацию. Затем выполняется конечно-элементное моделирование или моделирование методом конечных элементов установки SHPB для оценки среднего направления нагружения, напряжения и напряжения центральной линии образца.
Последним шагом является итеративное сравнение одномерной подгонки модели материала и напряжения центральной линии КЭ, а также трехмерного направления нагружения КЭ, напряжения и экспериментальной истинной реакции на напряжение до тех пор, пока не будет получено хорошее согласие между вышеупомянутыми результатами. В конечном счете, сопряженная экспериментальная методология конечных элементов используется для того, чтобы показать, что одноосная истинная реакция на напряжение для мягких биоматериалов может быть получена с помощью SHPB. Основное преимущество этого метода перед существующими методами, такими как испытания ударными трубками, заключается в том, что этот метод делает высокую скорость деформации одноосевой механической реакцией мягкого биоматериала.
Применение этого метода распространяется на диагностику черепно-мозговой травмы с помощью виртуального моделирования человеческого тела. Потому что данные, полученные с помощью современного метода, позволяют точно фиксировать локальные травмы и повреждения, возникающие в результате травмы головы человека. Впервые идея этого метода пришла нам в голову, когда мы работали над сопоставлением данных эксперимента по высокому напряжению мозга с результатами щитовидной железы и моделирования, Демонстрируя эту процедуру ветеринар доктор Джим Кули, аспирант мистер Соро Патнаик и научный сотрудник мистер Уилбурн Уиттингтон под руководством ветеринара хирургически извлекают свиные органы, такие как мозг. печень, мышцы, жир или сухожилия.
Затем поместите их в контейнеры, наполненные фосфатным буферным раствором или PBS для временного хранения. Храните контейнеры PBS в охладителе со льдом и немедленно транспортируйте их в испытательный центр для подготовки образцов и разделения по шкале Хопкинса в баре давления или испытании SHPB. Оказавшись в испытательном центре, извлеките орган свиньи из контейнера PBS и поместите его на стерильную поверхность.
Определите ориентацию и местоположение основного волокна для каждого тестового образца. Затем с помощью цилиндрического красителя с внутренним диаметром 30 миллиметров испарить испытуемый образец из органа свиньи. Затем с помощью скаффолда обрезайте образец до заданной толщины и соотношения сторон для испытания образцов свиней методом SHPB.
Толщина составляет от 10 до 15 миллиметров, а соотношение сторон — от 33 до 0,5. Используйте штангенциркуль для измерения толщины и диаметра в трех разных местах. Поместите отбойную планку, ответную планку и проходную планку в металлические удлинители для испытаний СЧПВ.
Убедитесь, что стержни свободно перемещаются на ощупь и что их интерфейсы выровнены друг с другом. Предусмотрите стопор для передаваемого стержня для безопасности. Подключите натянутые манометры, приклейте к усилителю сигнала падающие и передаваемые полосы.
Включите усилители преобразования сигнала и компьютер модуля сбора данных. Затем инициализируйте высокоскоростное программное обеспечение для сбора данных. Проверьте захват сигналов в реальном времени, чтобы убедиться, что они находятся в пределах нормы, и сведите на нет шумовые сигналы, щелкнув значок нуля.
Зарядите ударную планку, примыкающую к барокамере. Установите камеру давления до желаемого давления, открыв сопло баллона с азотом, а затем впускной клапан камеры обнулите лазерный измеритель скорости, нажав кнопку «ноль», и установите его на считывание скорости ударного бруса, установив отражательную полосу на ударном брусе. За лазерными датчиками.
Размещайте образцы камер удержания таким образом, чтобы это не препятствовало движению падающей и отраженной планки стержня. Затем поместите падающую планку в контакт с передаваемой полосой для калибровки. Проведите тест без образца, включив пусковой переключатель камеры давления на стержне Stryker.
После калибровки поместите цилиндрический образец между падающим и проходящим стержнем, а затем закройте камеру удержания пробы. Убедитесь, что образец не подвергается предварительной подготовке, избегая многократной загрузки и выгрузки образца, и проводите испытание после завершения тестирования. Используйте одноразовые гигиенические салфетки для удаления мусора проб из происшествия, передаваемого стержня и камеры удержания проб.
Утилизируйте весь мусор и салфетки в пакеты для биологически опасных материалов. Продезинфицируйте решетки и камеру для отбора проб. Использование чистящего раствора с содержанием этанола 70% и гигиенических салфеток.
Откройте программу MSU high rate для анализа Хопкинса в барных волнах. Запустите программное обеспечение, изучив окно настроек и выбрав параметр сжатия при растяжении на вкладке режима для одноосевого тестирования. Также выберите два датчика во вкладке датчиков и нажмите продолжить В главном окне выберите вкладку открыть файл один и перейдите к данным волны инцидента из записи тензодатчика на полосе инцидента, выберите вкладку открыть файл два для импорта переданной записи тензодатчика.
Затем выберите вкладку параметров в главном окне и введите физические параметры испытательной установки, включая размеры стержня, коэффициенты напряжения в деформацию, положения тензодатчиков и константы вязкоупругой дисперсии. Нажмите «Продолжить». Затем выберите вкладку выбора данных в главном окне и с помощью полос курсора сократите набор данных только до количества данных, содержащих отраженные и переданные волны инцидента.
Нажмите «Продолжить». На этом этапе перейдите на вкладку выбора волн в главном окне и с помощью полос курсора ограничьте падающую волну на графике падающей волны, отраженную волну и график отраженной волны, а также пройденную волну и график проходящей волны. Затем нажмите «Продолжить».
После этого выберите правильную вкладку в главном окне, чтобы программа могла скорректировать вязкоупругую дисперсию. Теперь выберите вкладку сдвиг в главном окне В волновом графике. С помощью курсора перетащите отраженные и переданные волны в одно и то же начальное положение во времени.
Подбирая каждый из них по отдельности. На вкладке выбора волн просмотрите все волны на графике данных. После завершения нажмите «Продолжить» в файле результатов.
Сохраните профили положения размещения груза и скорости, нажав кнопку «Сохранить» с помощью коммерческого программного обеспечения для конечных элементов или конечных элементов. Создайте модель КЭ для настройки SHPB. Затем запустите моделирование КЭ.
Убедитесь, что измерения тензометрического датчика в эксперименте и моделировании КЭ хорошо согласуются. Включите образец биоматериала в модель КЭ установки SHPB. Назначьте образец биоматериала трехмерной реализацией модели материала с переменной внутреннего состояния.
Откалибруйте кривую истинной деформации напряжения в эксперименте с кривой истинной деформации напряжения модели, настроив параметры модели материала с переменной внутреннего состояния. Затем назначьте константы материала переменной внутреннего состояния образцу биоматериала в модели КЭ для настройки SHPB. Затем запустите моделирование КЭ со скоростью стержня Страйкера и скоростью деформации образца, соответствующими испытаниям SHPB при той же скорости деформации.
На втором этапе калибровки модели КЭ запустите данные тензометрического датчика для моделирования КЭ. Программное обеспечение для постобработки экспериментов SHPB, высокоскоростное программное обеспечение МГУ. Наконец, выполните объемное среднее значение напряжения направления нагружения вдоль элементов центральной линии образца модели КЭ.
Здесь проиллюстрирована эффективность сопряженной методологии. Экспериментальная реакция мозга на напряжение СЧПВ находится в более низком напряженном состоянии по сравнению с напряженным состоянием одномерного симулятора точки материала, которое сродни среднему напряженному состоянию центральной линии образца КЭ. Это связано с многоосевым характером деформации.
Этот мягкий экспонат BioMAT, показанный здесь, является репрезентативным материалом для мозга, полученным с помощью методологии моделирования F FE связанного эксперимента SHPB. Виртуальные тензодатчики для анализа методом конечных элементов сравниваются с экспериментальными тензодатчиками, а затем одновременно сравниваются симулятор точки материала и среднее значение центральной линии КЭ для достижения хорошего соответствия. Здесь материальные константы изменяются до тех пор, пока не придут в хорошее согласие.
На этом рисунке показано, что экспериментальная кривая истинной напряженной деформации SHPB на самом деле измеряет первый инвариант напряжения, а не одноосное поведение напряжения в направлении нагрузки. Следовательно, использование только экспериментальных результатов SHPB было бы ошибочным, если бы оно не было связано с моделированием типа КЭ для оценки одноосевого поведения. После освоения этой техники ее можно выполнить за 12 часов, если она выполнена правильно.
При попытке выполнить эту процедуру важно помнить, что эксперименты с многоосевым строем при испытании размягчают материалы проволоки.
Просмотрите полный транскрипт и получите доступ к тысячам научных видео
В данном исследовании представлена методология сопряженного экспериментально-конечного элементного моделирования для определения униаксального динамического механического отклика мягких биоматериалов, таких как мозг и печень. Подход включает использование испытания с помощью Split-Hopkinson Pressure Bar для получения многоосевых экспериментальных результатов, которые затем оптимизируются с помощью конечного элементного анализа.
Accurate high strain rate mechanical characterization of soft biomaterials is critical for predictive modeling in trauma research and device safety assessment. This coupled experimental-FE methodology enables de-risking of target validation by providing quantitative, reproducible stress-strain data under physiologically relevant dynamic loading conditions. The approach supports translational biomarker alignment and preclinical model refinement for neurological and musculoskeletal applications.
The method integrates into early discovery workflows by providing biomechanical phenotyping data that informs target selection and pathway analysis prior to lead identification.