Effect of Load Rate on the Fracture Tolerance of the Tibia
Notice bibliographique
Résumé
Fractures of the lower leg are common during frontal automotive collisions and military blasts. These two scenarios cause injury via a similar axial loading mechanism. The majority of previous studies that have conducted axial impact tests to determine the injury limits of the lower leg have simulated automotive impacts; however, due to the viscoelastic nature of bone, it remains unclear whether limits from automotive experiments can be applied to higher-rate blasts. The purpose of this work was to study the effect of load rate on the fracture tolerance of the tibia during these two scenarios. The instrumentation required to quantify impacts to lower leg specimens using a pneumatic impactor was developed, and included capturing synchronized load, acceleration, velocity, strain, and high-speed video data. Subsequently, impact testing was performed on twelve human cadaveric tibias. Velocities and impact durations were matched to literature values to simulate an automotive collision and a military blast. Force and impulse were found to significantly differ between the two conditions, while kinetic energy did not. Specimens impacted at higher rates required greater forces to achieve fracture, which suggests that load rate needs to be accounted for in future injury criteria. Two commonly used anthropomorphic test device lower legs were tested under similar loading conditions, and new thresholds were developed for these devices. Finally, a finite element model was tested for its ability to simulate loading of the tibia during varied impacts. This model can be used to assess injury risk and protective measures for the leg. Understanding the effect of load rate on the tibia’s fracture tolerance is essential when developing injury thresholds that can be applied to impacts of various rates. The results of this work can be used in the future to design and evaluate improved protective systems to be implemented in vehicles.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 ».