Impact Location Dependence of Behind Armor Blunt Trauma Injury Assessed Using a Human Body Finite Element Model
Notice bibliographique
Résumé
Behind armor blunt trauma (BABT), resulting from dynamic deformation of protective ballistic armor into the thorax, is currently assessed assuming a constant threshold of maximum backface deformation (BFDs) (44 mm). Although assessed for multiple impacts on the same armor, testing is focused on armor performance (shot-to-edge and shot-to-shot) without consideration of the underlying location on the thorax. Previous studies identified the importance of impacts on organs of animal surrogates wearing soft armor. However, the effect of impact location was not quantified outside the threshold of 44 mm. In the present study, a validated biofidelic advanced human thorax model (50th percentile male) was utilized to assess the BABT outcome from varying impact location. The thorax model was dynamically loaded using a method developed for recreating BABT impacts, and BABT events within the range of real-world impact severities and locations were simulated. It was found that thorax injury depended on impact location for the same BFDs. Generally, impacts over high compliance locations (anterolateral rib cage) yielded increased thoracic compression and loading on the lungs leading to pulmonary lung contusion (PLC). Impacts at low compliance locations (top of sternum) yielded hard tissue fractures. Injuries to the sternum, ribs, and lungs were predicted at BFDs lower than 44 mm for low compliance locations. Location-based injury risk curves demonstrated greater accuracy in injury prediction. This study quantifies the importance of impact location on BABT injury severity and demonstrates the need for consideration of location in future armor design and assessment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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.
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 tête enseignante, 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 ».