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J-GLOBAL ID：201702220064547965   整理番号：17A0182404

有限要素シミュレーションと最適化手法に基づく脳組織に対する粘-超弾性構成則の開発【Powered by NICT】

Development of a Visco-Hyperelastic Constitutive Law for Brain Tissue Based on Finite Element Simulation and Optimization Methodology

著者 (5件)： Ren Lihai ,  Li Guibing ,  Baumgartner Daniel ,  Jiang Chengyue ,  Hu Yuanzhi
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICMTMA  ページ： 279-282  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究の目的は,脳組織の有限要素モデル化のための粘性-超弾性構成則を開発することであった。粘超弾性構成モデルの材料特性は,FEシミュレーションと最適化手法の適用により決定した。塩基性FEモデルは30/sと90/s30%まで歪の均一な歪速度による脳組織の関連動的一軸引張試験に従って開発した。最適化目的は,参照実験から測定したFEシミュレーションと対応する曲線により予測された歪-応力曲線間のあてはめ誤差を最小化した。粘超弾性構成モデルの材料定数を最適化手順のための一定または設計パラメータとして定義され,与えられた値または設計領域であった。一様ラテンハイパーキューブアルゴリズムは,FEモデルの初期群を生成するために適用し,改良された多目的遺伝的アルゴリズム(MOGA II)は最適化戦略として適用した。結果は歪は両歪速度30/sと90/sの15%より高いときに最適化されたFEモデルにより予測された歪-応力曲線は実験回廊に位置していたことを示した。このように,提案した粘-超弾性構成則は損傷レベルで頭蓋内機械的応答の予測のためのFEHMsに適用できる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 歪速度 ,  *超弾性 ,  構成モデル ,  *最適化手法 ,  *最適化 ,  粘性
準シソーラス用語： 多目的遺伝的アルゴリズム ,  設計変数 ,  材料定数 ,  一軸引張試験 ,  材料特性 ,  FEMモデル ,  *構成則 ,  *脳組織 ,  *有限要素シミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 特殊成形  (WC04040W)

タイトルに関連する用語 (6件)： 有限要素シミュレーション ,  最適化手法 ,  脳組織 ,  超弾性 ,  構成則 ,  開発