基于动力指纹的长骨骨折愈合评估

发布时间：2017-07-03 17:01

  本文关键词：基于动力指纹的长骨骨折愈合评估

  更多相关文章： 长骨骨折 愈合评估 模态试验 有限元分析 损伤识别

【摘要】：中国每年因骨折而入院治疗的人数超过60万,准确的评估骨折患者的愈合情况不仅有助于医生开展后续治疗,也有助于病人提升术后生活质量。尽管目前已经发展出了许多种类的骨折愈合评估方法,但是这些方法主要依赖于人的主观经验判断,判断结果可靠性不高,甚至有些方法本身对人体就是有害的。事实上,目前尚且没有一个定义骨折是否愈合的完美方法。基于生物力学的观点,骨折愈合的过程可以描述为骨折处骨痂的强度与刚度的稳步提升,当愈伤骨可以承受与完好骨相同的外荷载时即可认为骨折愈合完成。通过骨折处局部刚度的变化可以很好的监测骨折的愈合程度,但是测量局部刚度十分困难,不具备实用性。因此在临床研究上,一些医生和学者使用容易测量的整体刚度代替局部刚度去评估骨折愈合,但随即引出了一系列关于整体刚度能否准确评估骨折愈合程度的争论。本论文通过建立简化的理论模型研究骨折处骨痂刚度与整体刚度的变化规律和他们的灵敏性,并通过有限元分析进行验证和推广。同时本文引入结构工程中基于动力指纹损伤检测的技术,探讨生物力学骨折愈合评估的新方法。通过对简化股骨模型的理论分析和有限元模拟,结果表明在骨折愈合的早期整体刚度能非常灵敏的反映骨折处骨痂局部刚度的变化,并随着局部刚度的增加而快速增加。在骨折处局部刚度仅为完好骨的15%时,愈伤骨的整体刚度上升并超过了完好骨的90%。在此之后整体刚度增长的速度迅速放缓,几乎无法捕捉局部刚度的变化。本文为研究整体刚度和骨折愈合的关系提供了一个理论框架同时,本文介绍了三种经典的动力指纹损伤识别方法,即模态应变能变化率、模态曲率差损伤因子和柔度差曲率损伤因子,并通过对人工复合股骨的模态试验和有限元模拟研究了三种动力指纹指标对骨折愈合的灵敏度。这三种方法都具有操作性好,灵敏性高和抗噪音强的特点。试验和数值模拟的结果均表明其他两种动力指纹都能准确的识别出骨折的位置,但是动力指纹与骨折愈合程度之间的变化关系存在的两个阶段,即动力指纹对骨折早期愈合的变化十分灵敏,后期灵敏度下降。模态应变能变化率和模态曲率差因子是潜在的骨折愈合评估手段。但是柔度差曲率因子的识别效果较差,出现了多波峰的情况。
【关键词】：长骨骨折 愈合评估 模态试验 有限元分析 损伤识别
【学位授予单位】：广东工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R683.4
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-12
• 第一章 绪论12-20
• 1.1 引言12-14
• 1.1.1 长骨骨折愈合评估的背景和意义12-13
• 1.1.2 长骨骨折愈合评估的方法13-14
• 1.2 基于生物力学的长骨骨折愈合评估方法14-17
• 1.2.1 基于静力方法的骨折愈合评估14-15
• 1.2.2 基于振动方法的骨折愈合评估15-16
• 1.2.3 引入新的长骨骨折愈合评估方法16-17
• 1.3 基于结构振动信息的无损检测方法17-19
• 1.3.1 基于共振频率的损伤识别方法17-18
• 1.3.2 基于振型的损伤识别方法18
• 1.3.3 基于柔度矩阵的损伤识别方法18
• 1.3.4 基于单元模态应变能变化率的损伤识别方法18
• 1.3.5 其他损伤识别方法18-19
• 1.4 本课题研究的目的和意义19
• 1.5 本文研究的主要内容19-20
• 第二章 基于整体刚度的长骨骨折评估方法的理论分析20-30
• 2.1 概述20
• 2.2 基于整体刚度评估方法的理论分析20-25
• 2.2.1 基于简化模型的理论推导20-24
• 2.2.2 理论分析结果24-25
• 2.3 基于整体刚度评估方法的有限元数值模拟25-28
• 2.3.1 有限元建模25-27
• 2.3.2 有限元模拟结果27-28
• 2.4 本章小结28-30
• 第三章 基于动力指纹的损伤识别的基本理论与分析方法30-38
• 3.1 概述30
• 3.2 理想骨折愈合程度的定义30
• 3.3 动力指纹30-34
• 3.3.1 曲率模态差损伤因子31-32
• 3.3.2 模态应变能变化率32-33
• 3.3.3 柔度差曲率损伤因子33-34
• 3.4 数值模拟算例34-36
• 3.5 本章小结36-38
• 第四章 基于动力指纹的长骨骨折愈合评估的实验研究38-50
• 4.1 概论38-39
• 4.2 脉冲模态试验的原理39-41
• 4.3 锤击法模态试验设置41-47
• 4.3.1 模态试验准备工作与实验仪器设置42-43
• 4.3.2 测点划分与传感器固定43-44
• 4.3.3 采样频率与锤头材质的选择44-45
• 4.3.4 采集次数与数据截断45-46
• 4.3.5 试验构件的加工制作46-47
• 4.4 试验结果47-48
• 4.4.1 时域与频域试验数据及频响函数47-48
• 4.4.2 模态参数识别48
• 4.5 实验结果48-49
• 4.6 本章小结49-50
• 第五章 基于动力指纹的长骨骨折愈合程度评估数值模拟50-66
• 5.1 概述50
• 5.2 有限元模型建立50-54
• 5.2.1 几何模型50-51
• 5.2.2 材料与单元51
• 5.2.3 分析方法51-52
• 5.2.4 分析方案52-54
• 5.2.5 参数化建模54
• 5.3 有限元结果后处理54-56
• 5.3.1 模态振型54-55
• 5.3.2 网格收敛性55-56
• 5.3.3 Python脚本处理模态数据56
• 5.4 动力指纹受模态阶数和单元数量的影响结果56-60
• 5.4.1 模态阶数的影响56-59
• 5.4.2 单元数量的影响59-60
• 5.5 数值模拟结果60-63
• 5.5.1 基于频率的评估方法60-61
• 5.5.2 基于模态应变能变化率的评估方法61-62
• 5.5.3 基于模态曲率变化因子的评估方法62-63
• 5.6 考虑骨痂生长规律的长骨骨折愈合程度动力指纹评估模拟结果63-65
• 5.7 本章小结65-66
• 结论与展望66-68
• 参考文献68-72
• 攻读学位期间发表的论文72-74
• 致谢74

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