据此,Mimics根据骨骼不同区域的灰度值以及经验公式可以计算出对应区域的密度,并在此基础上赋予弹性模量及泊松比等力学材料属性,很好地解决了为模型分配材料属性的问题,可以进行Ansys求解。综合上述,将骨骼从无限分解成为有限的单元进行力学求解,体现出有限元分析的本质特征。
单元划分数目、赋材料属性数量有限元分析的精确度也与单元网格的划分密切相关,单元的个数越多,网格越密,模型网格质量也越高,所得结果也越接近真实;同理,赋予骨骼材料属性数量越多,其分布就越接近真实骨骼。但无限制地细分单元和材料属性,使运算量以及数据统计量增多,徒然耗费时间及人力,因而合理地划分材料属性数量以减少运算量、缩短运算时间是进行有限元分析的重要前提。Mimics最大能将材料等分成400种,探讨合理的赋材料属性数量为本试验主要目的。
试验结果分析本试验所有标本均成功进行了三维重建、体网格划分、赋材料属性以及有限元力学分析。力学数值的统计学处理结果显示:①标本1,5,6,7,9,10的对照组与各试验组比较P < 0.05,标本2,3,4,8,11,12的对照组与试验组比较P>0.05。传统方法把骨骼简化成密质骨及松质骨,并认为二者内部材料分布以及力学属性是均一的,与真实情况相去甚远,事实上密质骨、松质骨也是由不同生物材料构成的复合体,这些材料各具不同的灰度值、表观密度值及力学属性,赋予三维模型材料属性越多,与真实情况就越接近。在赋材料属性方而,将骨骼等分成不同数量级的方法优于传统。本试验对照组和各试验组结果有异同之处,并非完全否定赋材料属性方法,可以把骨骼材料看成是密质骨和松质骨两种材料进行有限元分析以简化计算及统计量。应该看到,传统方法难以满足个性化的骨骼有限元分析的要求,骨骼的密度在不同个体可以有较大差异,传统方法对此差异无能为力,而将骨骼等分成不同数量级,根据灰度值进行赋材料属性则较好地解决了这个问题。②试验组组别之间比较各P>0.89,赋予骨骼10种材料属性即可满足有限元分析的需求,而无需更细分以至加大运算量及数据统计量。
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