Muscle Activation Affects Kinematic Response and Injury Risk in Non-Traditional Oblique Impact Scenarios Assessed with a Head and Neck Finite Element Model
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Notice bibliographique
Résumé
<div>Detailed finite element human body models (HBMs), and neck models (NMs) in particular, have been used to assess response and injury risk with a focus on frontal, lateral, and rear impact conditions. Although HBMs have successfully predicted kinematics and the importance of active muscle in simple loading conditions, they have generally not been assessed for more complex loading conditions such as non-traditional oblique loading that may be encountered in future vehicles equipped with automated driving systems.</div> <div>In this study, a contemporary NM was assessed using oblique human volunteer sled test data. Average head and first thoracic vertebra kinematics were determined from the volunteer tests and applied as a boundary condition to the NM. An open-loop co-contraction muscle activation scheme with four activations times within reported human limits (50, 75, 100, no activation) was used to investigate the effect on response and potential for injury risk.</div> <div>The T1 and head kinematics from 45 oblique impact volunteer tests were analyzed in five groups according to the peak sled acceleration (4g to 11g), resulting in mean and standard deviation corridors. The NM ran stably to completion for all impact cases, demonstrating complex forward excursion of the head, and lateral bending and axial rotation of the neck under oblique loading. Objective evaluation of the predicted head kinematics over a range of impact severities demonstrated fair to good biofidelity (0.65 to 0.77 rating) for the 75 ms activation time and no tissue damage was identified, in agreement with the experimental tests. The model correlation was higher for the 50 ms activation time, suggesting that the volunteer muscle activation times were lower than the average for the population. The average 75 ms co-contraction activation has previously provided good results in frontal and lateral impacts and, in the current study, demonstrated applicability to more complex oblique impact scenarios that may be encountered in ADS-equipped vehicles.</div>
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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.
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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