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Enregistrement W4283025593 · doi:10.4271/09-10-02-0008

Muscle Activation Affects Kinematic Response and Injury Risk in Non-Traditional Oblique Impact Scenarios Assessed with a Head and Neck Finite Element Model

2022· article· en· W4283025593 sur OpenAlex
Jeffrey R. Barker, Duane S. Cronin

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSAE International Journal of Transportation Safety · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutomotive and Human Injury Biomechanics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOblique caseKinematicsFinite element methodHead (geology)Physical medicine and rehabilitationNeck musclesMedicineStructural engineeringOrthodonticsForensic engineeringEngineeringAnatomyGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<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>

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,715
Score d'incertitude au seuil0,507

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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