行人汽车碰撞损伤研究中的人体头部有限元建模方法

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1、行人汽车碰撞损伤研宄中的人体头部有限元建模方法摘要：为了研究行人汽车碰撞事故中人体头部的生物力学响应和损伤机理，建立了一种具有详细解剖学特征的人体头部有限元模型，并且基于国外经典尸体模型实验，验证新建模型的生物逼真度。结果表明，该模型能有效地模拟汽车碰撞事故，为车辆碰撞事故中人体头颈部损伤安全防护装置研制提供理论依据。关键词：汽车碰撞，头部有限元模型，损伤生物力学中图分类号：R641文献标识码：A文章编号：1672-3791(2016)05(a)-0000-000前言在发生交通事故时，头部损伤因其致命性已成为最严重的交通损伤。对人体头部的损伤研究能有效提高对其的防治

2、水平。近年来，在损伤研究领域，头部有限元分析法得到了较大的发展，多种有限元模型相继被建立［1-2］。精确的人体头部有限元模型进行的动力分析和预测性计算对研究颅脑损伤机理有重要的参考价值，具有很强的实用性和经济性。1人体头部有限元模型的建立1.1有限元模型构建的总体框架本研宄提出了具有人体解剖学结构的头部有限元模型的构建过程。模型几何数据来源于50百分位成年男性人体的解剖学结构尺寸。模型建立整个过程可以大致分成图像采集、数字图像预处理、三维重建、有限元模型建立等几个主要步骤。1.2人体头部有限元模型的建立步骤1.2.1图像采集对所要研宄的颅脑进行断层扫描（CT）和核磁

3、共振扫描（MRI），获得断层图像；通过断层扫描获得的横断面图像准确，图像清晰，有很高的密度分辨率，能够较好地显示骨结构，即使是紧凑型和松质的骨组织CT成像也有效，但其中以自动化的强度为基础的分割算法不适用于区分CT图像中的各种软组织。所以对软组织细节采用核磁共振扫描，获得的硬膜内神经结构显示良好，可以形成物体内部的结构图像。1.2.2数字图像预处理将得到的断层图像导入到Mimics软件中，对图像进行预处理，包括滤波、分割、轮廓提取等步骤，得到点云图像。1.2.3三维重建将颅脑组织的点云数据导入到GeomagicStudio中，对点云数据进行参数化处理，生成曲面，再对

4、曲面进行拟合；在对曲面进行拟合前，需先检测生成的曲面，去除曲面上的噪声点和重复点，然后用三次贝塞尔（Bezier）曲线拟合各个曲面得到三维实体模型。最后生成的头部三维实体模型，包括面颅骨骼、面部软组织、颅顶皮肤、颅骨、硬脑膜、大脑半球皮质、白质、以及脑室系统、颈部软组织、T1胸椎、C7以上椎体椎间盘及相应节段颈髓。1.2.4有限元模型建立首先设置合适的人体头部三维实体模型的单元体类型，然后对其进行网格划分。选择的单元体类型为四面体单元，因为其对于高度复杂曲面结构有很好的适应性，所以更加适用于离散化。最终，我们建立的头部有限元模型单元体个数为1，337，903个，节点

5、个数为327，536个，单元平均长度为1.57mm，单元平均纵横比为1.61，特别的是大约两到三层四面体单元网格被用来模拟颅骨和脑组织之间的脑脊液。头部有限元模型的大脑组织采用与大变形理论相结合的线性粘弹性材料，脑脊液（CSF）层采用低刚度、低剪切模量的线弹性的实体单元材料，头骨和其他骨骼组织，如软骨，牙齿以及颈椎是用线弹性、各向同性的材料，材料属性参考相关文献。最终完成的人体头部的详细结构模型重量为4.73千克，与真实人体模型重量接近，达到了有限元建模目的。2有限元模型验证2.1Nahum等人颅内压力（ICP）实验Nahum[3]在1976年对未经过防腐处理的人类

6、尸体进行了头部前额的撞击实验，以此检验尸体用于研宄头部碰撞损伤的可行性。在本实验中，用带有垫片的刚性圆柱体冲击器以恒定的初速度对额骨进行正面撞击。为了使冲击器的初速度通过头部的质心，从而避免引起头部的偏转，头部被向前倾斜安装，水平面与法兰克福平面成45度，冲击的速度范围为4.36m/s-12.95m/so实验结果如图1所示，结果表明：本次仿真的结果不论从曲线的趋势还是峰值的数量级上，均与实验值保持较好的一致性，即表明新建的有限元模型具有较高的生物逼真度，可应用于汽车碰撞的分析模拟。3结论本文研究了用于汽车碰撞损伤分析的精确的人体头部有限元模型的建立方法，通过对人的头

7、部进行CT和MRI结合的医学成像导入到Mimics软件，再对图像进行预处理得到颅脑点云数据，将点云数据导入到GeomagicStudio中，然后对其进行逆向处理即可得到三维实体模型，最后进行单元体类型的确定、网格的划分、组织材料特性参数的研究以及边界条件的定义。验证结果显示，此模型与真实的人体头部结构相比，具有更高的生物逼真度，可以广泛应用于实际碰撞中的损伤分析。参考文献：[1]RuanJS，KhatilTB，KingAI.Finiteelementmodelingofdirectheadimpact[C]//Proceedingsof37thStappCarC