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World File Search System弹性模型
脑积水水弹性模型中旋转流的数值模拟
I. 简介 许多研究人员已经基于多孔弹性构建了脑积水的计算理论。此类模型将有助于更好地理解问题，从而提供更好的治疗方法。此类模型还忽略了分流术的间歇性影响，而分流术是治疗脑积水最常用的方法。我们使用弹性和流体力学来创建人脑和脑室系统的数学模型。我们的模型通过考虑跨导水管的流动并包括边界约束来扩展以前的工作。这将为疾病的边界和改善创建一个定量模型。我们开发并解决了该模型的控制方程和边界条件以及有意义的临床发现。我们的模型通过将导水管流与边界约束结合起来，扩展了早期对脑积水的研究。脑脊液沿着脊髓周围的蛛网膜下腔向下流动，然后进入颅脑蛛网膜下腔，然而，物理定律很难解释这种流动是如何持续的。采用体内刺激的数学方法来研究脉动血液、脑和脑脊液的动态相互作用 1 。本文介绍的模拟是为患有脑脊液生理病理疾病脑积水的个体生成的 2 。研究特发性脑积水化学浓度不对称循环的后脑室通透性 3 。使用基本的几何模型，当前的研究提出了一种全新的脑积水多物理扩散过程方法，并作为更复杂的几何模拟的标准 4 。研究了脑脊液在心血管和蛛网膜下腔的循环以及脑脊液渗入多孔脑实质的问题。开发了复杂大脑几何形状的边界条件 5 。将标准受试者的研究信息与代表颅内动力学的实际计算模型进行了比较。该模型利用特定于受试者的磁共振 (MR) 图像和物理边界条件作为输入，可重现脉动的脑脊液循环并模拟颅内压力和流速 6 。该数值模型用于探索横截面几何形状和脊髓运动如何影响非稳定速度、剪应力和压力梯度场 7 。该系统分为五个子模型：动脉系统血液、静脉系统血液、心室脑脊液、颅内蛛网膜下腔和脊髓出血腔。阻力和顺应性将这些子模型连接起来。构建的模型用于模拟七个健康个体中发现的关键功能特征，例如动脉、静脉和脑脊液流量分布（幅度和相移） 8 。此前，利用时间分辨三维磁共振速度映射研究人体血管系统中健康和异常的血流模式。利用这种方法研究了 40 名健康志愿者 9 的脑室系统中脑脊液流量的时间和空间变化。这些颗粒中的脑脊液和血液之间的屏障很小，使脑脊液能够流入循环并被吸收。与脑脊液的产生相反，消耗是压力-
用于描述和模拟橡胶承受大拉伸载荷的超弹性模型
目的：橡胶广泛用于轮胎、机械零件和需要弹性的用户产品。一些基本特性仍未解决，主要是它们在过度机械性能中发挥作用。需要研究弹性橡胶在高动态压力和高拉伸强度下的性能。这些弹性体旨在增加应力断裂并保持高压拉伸强度。设计/方法/方法：本研究对炭黑聚合物基质对不同橡胶拉伸特性的影响进行了数值研究。使用每百份橡胶 (pphr) 三种不同百分比（80%、90% 和 100%）的炭黑填料部分来测量橡胶的材料特性。结果：本研究发现，随着炭黑填料比例增加 30%，拉伸强度和伸长率会增强。实际意义：本研究在四种超弹性模型中对橡胶进行了实验测试：Ogden 模型、Mooney-Rivlin 模型、Neo Hooke 模型、Arruda-Boyce 模型，使用有限元法 (FEM) 获得模拟材料响应的参数，以供比较。这四种模型已广泛应用于橡胶研究。超弹性模型已用于预测拉伸试验曲线——弹性体橡胶模型的准确描述和预测。对于四种模型，Abaqus 的 FEA 包中使用了弹性体材料拉伸数据。在预测选择合适模型的适应性时计算了相对百分比误差——弹性体橡胶模型的准确描述和预测。对于四种模型，Abaqus 的 FEA 包中使用了弹性体材料拉伸数据。在预测选择合适模型的适应性时计算了相对百分比误差。数值 Ogden 模型结果表明，大应变情况下的相对适应性误差为 1% 至 2.04%。原创性/价值：相比之下，其他模型估计参数的拟合误差从 2.3% 到 49.45%。这四个超弹性模型是拉伸试验模拟，目的是
北美能源弹性模型 (NAERM) 状态...
“恢复力”是指为不断变化的条件做好准备并适应变化条件以及抵御破坏并从中快速恢复的能力。恢复力包括抵御蓄意攻击、事故或自然发生的威胁或事件并从中恢复的能力。