On the Transversely Isotropic, Hyperelastic Response of Central Nervous System White Matter Using a Hybrid Approach
On the Transversely Isotropic, Hyperelastic Response of Central Nervous System White Matter Using a Hybrid Approach
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使用混合方法研究中枢神经系统白质的横向各向同性超弹性响应
DOI：
10.1115/1.4049168
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Pelegri, Assimina A.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Pan, Yi;Shreiber, David I.;Pelegri, Assimina A.
采用数值与实验相结合的方法研究了中枢神经系统白色物质的本构行为。一个出版的横观各向同性超弹性应变能函数进行审查，并用于确定应力-应变关系的三个理想化的，简单的加载方案。通过假设白色物质的不可压缩性，将本构模型简化为三参数超弹性模型。由于缺乏实验数据，在所有三个加载方案，有限元模型，占微观结构轴突及其运动学的开发，以模拟行为，在简单的剪切加载方案，以补充现有的单轴拉伸试验数据。横观各向同性超弹性材料模型的参数回归确定使用的混合数据。结果表明，混合数值虚拟试验与实验数据相结合，可以确定横观各向同性超弹性模型。值得注意的是，该模型不限于小应变，并可以应用于大变形。
A numerical and experimental hybrid approach is developed to study the constitutive behavior of the central nervous system white matter. A published transversely isotropic hyperelastic strain energy function is reviewed and used to determine stress–strain relationships for three idealized, simple loading scenarios. The proposed constitutive model is simplified to a three-parameter hyperelastic model by assuming the white matter's incompressibility. Due to a lack of experimental data in all three loading scenarios, a finite element model that accounts for microstructural axons and their kinematics is developed to simulate behaviors in simple shear loading scenarios to supplement existing uniaxial tensile test data. The parameters of the transversely isotropic hyperelastic material model are determined regressively using the hybrid data. The results highlight that a hybrid numerical virtual test coupled with experimental data, can determine the transversely isotropic hyperelastic model. It is noted that the model is not limited to small strains and can be applied to large deformations.
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DOI：
10.1115/1.1632627
发表时间：
2003-12-01
影响因子：
1.7
作者：
Bain, AC;Shreiber, DI;Meaney, DF
通讯作者：
Meaney, DF
DOI：
10.1115/1.2746372
发表时间：
2007-08-01
影响因子：
1.7
作者：
Hao, Hailing;Shreiber, David I.
通讯作者：
Shreiber, David I.
DOI：
10.1016/j.jmbbm.2013.04.007
发表时间：
2013-07
影响因子：
3.9
作者：
Feng Y;Okamoto RJ;Namani R;Genin GM;Bayly PV
通讯作者：
Bayly PV
DOI：
10.1115/1.4006848
发表时间：
2012-06-01
影响因子：
1.7
作者：
Namani, R.;Feng, Y.;Bayly, P. V.
通讯作者：
Bayly, P. V.