Importance of passive muscle, skin, and adipose tissue mechanical properties on head and neck response in rear impacts assessed with a finite element model
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this study was to improve head-neck kinematic predictions of a contemporary finite element (FE) head-neck model, assessed in rear impact scenarios (3-10 g), by including an accurate representation of the skin, adipose tissue, and passive muscle mechanical properties. The soft tissues of the neck have a substantial contribution to kinematic response, with the contribution being inversely proportional to the impact severity. Thus accurate representation of these passive tissues is critical for the assessment of kinematic response and the potential for crash induced injuries. Contemporary Human Body Models (HBMs) often incorporate overly stiff mechanical properties of passive tissues for numerical stability, which can affect the predicted kinematic response of the head and neck. METHODS: Soft tissue material properties including non-linearity, compression-tension asymmetry, and viscoelasticity were implemented in constitutive models for the skin, adipose, and passive muscle tissues, based on experimental data in the literature. A quasi-linear viscoelastic formulation was proposed for the skin, while a phenomenological hyper-viscoelastic model was used for the passive muscle and adipose tissues. A head-neck model extracted from a contemporary FE HBM was updated to include the new tissue models and assessed using head rotation angle for rear impact scenarios (3 g, 7 g, and 10 g peak accelerations), and compared to postmortem human surrogate (PMHS) data for 7 g impacts. RESULTS: The head rotation angle increased with the new material models for all three rear impact cases: (3 g: +43%, 7 g: +52%, 10 g: +71%), relative to the original model. The increase in head rotation was primarily attributed to the improved skin model, with the passive muscle being a secondary contributor to the increase in response. A 52% increase in head rotation for the 7 g impact improved the model response with respect to PMHS data, placing it closer to the experimental average, compared to the original model. CONCLUSIONS: The improved skin, adipose tissue, and passive muscle material model properties, based on published experimental data, increased the neck compliance in rear impact, with improved correspondence to published PMHS test data for medium severity impacts. Future studies will investigate the coupled effect of passive and active muscle tissue for low severity impacts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».