Assessment of Thorax Finite Element Model Response for Behind Armor Blunt Trauma Impact Loading Using an Epidemiological Database
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Nonperforating ballistic impacts on thoracic armor can cause blunt injuries, known as behind-armor blunt trauma (BABT). To evaluate the potential for this injury, the back face deformation (BFD) imprinted into a clay backing is measured; however, the link between BFD and potential for injury is uncertain. Computational human body models (HBMs) have the potential to provide an improved understanding of BABT injury risk to inform armor design but require assessment with relevant loading scenarios. In this study, a methodology was developed to apply BABT loading to a computational thorax model, enhanced with refined finite element mesh and high-deformation rate mechanical properties. The model was assessed using an epidemiological BABT survivor database. BABT impact boundary conditions for 10 cases from the database were recreated using experimentally measured deformation for specific armor/projectile combinations, and applied to the thorax model using a novel prescribed displacement methodology. The computational thorax model demonstrated numerical stability under BABT impact conditions. The predicted number of rib fractures, the magnitude of pulmonary contusion, and injury rank, increased with armor BFD, back face velocity, and input energy to the thorax. In three of the 10 cases, the model overpredicted the number of rib fractures, attributed to impact location positional sensitivity and limited details from the database. The integration of an HBM with the BABT loading method predicted rib fractures and injury ranks that were in good agreement with available medical records, providing a potential tool for future armor evaluation and injury assessment.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle