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基于神经网络和有限元理论的颅脑损伤评估方法研究
| 论文题名： | 基于神经网络和有限元理论的颅脑损伤评估方法研究 |
| 关键词： | 汽车碰撞安全;神经网络;有限元分析;颅脑损伤 |
| 摘要： | 近年来，不论在交通事故方面，还是其他涉及人体损伤的方面，颅脑损伤始终占据较大的比例。而且相比较其他部位损伤，颅脑损伤的致死率和致残率风险更大。研究颅脑损伤的评价方法很多，其中有限元方法最受推崇。但有限元法也存在门槛高、耗时长以及硬件要求高等弊端。为解决这些缺陷，本文采用神经网络与有限元技术相结合研究与评价颅脑损伤。 为得到棍棒类钝器的最大打击速度范围作为有限元仿真边界条件，以及预测不同人群的钝器最大打击速度。本文利用高速摄像机采集测试者使用不同类型钝器打击不同高度沙袋的视频，并使用采集到的视频计算打击过程中钝器的最大速度。根据采用收集到的数据，统计分析影响最大打击速度的相关因素，如：测试者身高、体重、年龄以及性别。后续过程中将最大打击速度相关因素、最大打击速度分别作为输入和输出，采用十折交叉验证方法训练BP神经网络。最终经过训练与验证的BP神经网络可以满足预测不同年龄、性别、身高、体重的人群钝器最大打击速度的需要。 为探究棍棒类钝器致颅脑损伤快速评价方法，本文基于有限元方法，采用不同棍棒类型和打击速度对50th成人头部有限元模型的五个不同部位进行打击模拟，并根据仿真实验结果提取颅骨外板、板樟、内板的vonMises应力以及大脑、小脑、胼胝体的最大主应变(maximumprincipalstrain,MPS)。后续使用钝器打击速度参数、颅脑损伤参数分别作为卷积神经网络的输入和输出，采用十折交叉验证方法训练卷积神经网络。卷积神经网络结构选择了不同的类型，并通过在测试集上的表现选择最优模型。在最终得到的卷积神经网络模型中输入钝器打击速度参数即可快速得到颅脑生物力学响应参数，并以此判断颅脑损伤结果。 为研究快速评价在交通事故中后排乘员与前排座椅碰撞造成的颅脑损伤，以50th百分位有限元头部模型进行了多种姿态与速度的仿真碰撞实验。根据实验仿真结果提取了脑组织的剪切应力、vonMises应力以及MPS值。并使用经过十折交叉验证的BP神经网络模型，预测后排乘员以不同姿态、不同速度下与前排座椅碰撞时的脑组织vonMises应力、剪切应力、最大主应变，以判断发生碰撞时脑组织的损伤程度。 |
| 作者： | 李海防 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 李海岩;闫晓晓 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 天津科技大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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