混凝土细观结构的建模:基于图像 vs 参数化

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概述 混凝土的宏观裂缝是通过微裂纹的产生、扩展和融合而形成的。混凝土构件失效的可靠预测需要深入了解混凝土非均质组分的局部裂纹演化过程。与宏观尺度的同质性相比,细观尺度的混凝土由非均质相组成,包含粗骨料、作为基体的砂浆(混合砂子和细骨料的水泥浆)、包裹的气孔。 细观混凝土中的骨料分布可以由数字图像提供真实的尺寸和位置,也可以通过将给定形状的骨料按规定尺寸进行随机空间分布获得。本项目采用这两种方法建模,对微观结构表征和力学行为数据进行验证和比较,从而确定它们的适用范围。 亮点 比较基于图像重建和参数化建模两种构建混凝土细观结构的方法采用 Simpleware 软件进行图像处理和生成有限元网格模型在 ABAQUS 软件中进行压缩和拉伸的模拟预测变形行为和损伤,结合实验数据确定不同建模方法的适用范围 基于图像重建 vs 参数化建模 基于图像重建 优点:可获得骨料和孔隙真实精确的尺寸及分布缺点:XCT 设备价格高,成像区域内骨料的大小和空间分布可能在统计上不具有代表性。 参数化建模 优点:能够涵盖更大的工程构件体积,可设计骨料的尺寸、分布及体积密度缺点:随机生成的骨料在位置和形状上与测试样本中天然的骨料不同 图像获取 采用 CEM I 42.5 普通硅酸盐水泥(OPC)和粗石灰石(直径为6.3 ~ 10 mm)设计 C30 级混凝土试件,分别配制骨料体积分数为 20%、30%、40% 三种混凝土试件。在曼彻斯特大学 Henry Moseley x 射线成像中心,使用定制的 Nikon XTH 225 对每种混凝土的圆柱体试样进行 x 射线计算机断层扫描(XCT)。 图像处理和网格划分 对 XCT 图像数据进行处理,减少光束硬化,创建为 3D 模型并分割出骨料,获得基于图像的细观尺度混凝土模型。另一种为随机骨料的参数化建模,骨料的形状和位置并不对应于特定的真实结构。通过以下方式(1)“输入”:记录颗粒的大小和形状分布参数,(2)“拿取”:生成规定分布范围内随机大小的单个颗粒,(3)“放置”:如果生成的颗粒满足与已有颗粒、体积边界的重叠和相交条件,则可放置在域体积的随机位置。在计算生成颗粒的体积分数满足指定值后,生成过程终止。 图1:由 XCT 图像分割出的骨料模型 在 Simpleware FE 中分别对基于 XCT 图像重建和参数化建模得到的模型进行网格划分,生成由四面体单元组成的高质量有限元网格模型。 模拟结果 将网格模型导入 ABAQUS 软件,采用混凝土损伤塑性模型(CDP)描述砂浆在不同荷载作用下的塑性损伤行为。混凝土(或砂浆)的非弹性行为是各向同性拉伸和压缩塑性以及各向同性损伤的组合。当施加载荷时,由于损伤累积,永久塑性变形与刚度退化同时发生。达到峰值应力后,可观察到软化响应。 图2:(a)-(c)含骨料20%混凝土基于图像模型的三种不同网格粗糙度 (d)-(e)模拟压缩和拉伸时的应力应变曲线 对基于图像的不同粗糙度网格模型进行对比分析发现,网格尺寸对混凝土压缩和拉伸情况下的影响不显著。粗糙网格有 393157 个节点和 2284750 […]

个性化模拟去骨瓣减压术

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需要进行侵入性脑手术的常见原因是来自肿胀变形产生的的致命压力。在这种情况下,神经外科医生会尝试通过去骨瓣减压术缓解压力,切开颅骨让大脑“膨出”。这种方法通常是基于个人经验,具有导致患者严重残疾的风险。在去骨瓣减压术中,大脑神经纤维即轴突有被切断的风险,因此该手术成为外科医生“最后的手段”。 斯蒂文斯理工学院、斯坦福大学、牛津大学、埃克塞特大学等在该领域都已取得了突破性的进展。研究人员开发的工作流程中,使用 Simpleware 软件处理医学图像和生成大脑的有限元(FE)模型,用以模拟不同条件下的开颅手术。这些方法的运用能够使神经外科医生深入地了解极端状况下的组织运动学,有助于规划开颅手术的形状和位置。 创建大脑模型 图1:由3Tesla扫描设备获得成年女性脑部 MRI 图像 大脑包含数十亿神经元和数万亿的突触,所以建模会非常困难。使用 Simpleware 软件通过分割大脑和颅骨的关键区域可以降低这种复杂性。从 3T 扫描仪(GE)获取成年女性头部 MRI数据,导入 Simpleware ScanIP 中进行图像处理,识别分割出感兴趣区域,如组织、小脑、皮肤和颅骨等。 图2:在 Simpleware 软件中创建的头部 FE 网格模型 接下来的挑战是从复杂的分割图像数据中生成可用于仿真的有限元模型。在 Simpleware FE 中利用专有算法同时对不同区域进行精细地网格划分,生成的网格模型可直接用于仿真求解器,无需其他任何后处理。 模拟去骨瓣减压术 将有限元网格模型导入 ABAQUS ,研究具有两种不同颅骨开口的颅骨切除模型:单侧瓣和额部骨瓣。定义材料模型、边界条件、相互作用、约束后,分析不同的溶胀场景。模拟的目的是预测去骨瓣减压手术对大脑的机械负荷,包括白质组织和特定半球的最大体积肿胀。 图3:去骨瓣减压术计算模拟的矢状面和横断面及对应的左侧大脑半球肿胀 结果&结论 该方法研究了位移场、最大主应变以及径向和切向轴突拉伸的影响。模拟可以确定最佳的开口大小,从而控制压力和最大限度地减少轴突损伤的风险。颅骨开口边缘处高强度拉伸的结果表明,预计较大的颅骨切口会减少和分散在大脑中的轴突负荷。研究还发现,打开肿胀同侧的颅骨会产生更好的患者预后。 图4:三种不同脑肿胀场景的中线移位 个性化的头部和大脑模型是改善去骨瓣减压手术效果的有效工具。神经外科医生受益于能够获得辅助术前规划的新数据,同时不同场景的模拟可以实现针对特定患者的手术方案。更长期的临床影响包括减少手术并发症和需要进行的实验测试。在未来,该工作流程可以扩展到任何涉及脑损伤、撞击以及电磁(EM)治疗的场景中。 参考 致谢和更多信息请参考英文原文:https://www.synopsys.com/simpleware/news-and-events/simulating-brain-surgery.htmlWeickenmeier, J., Saez, P., Butler, C.A.M., Young, P.G., Goriely, A., Kuhl, E., 2017. Bulging Brains. Journal of Elasticity, 129(1-2), […]