The finite element method is wide used in simulation in the biomechanical structures, but a lack of studies concerning finite element mesh quality in biomechanics is a reality. The present study intends to analyze the importance of the mesh quality in the finite element model results from humeral structure. A sensitivity analysis of finite element models (FEM) is presented for the humeral bone and cartilage structures. The geometry of bone and cartilage was acquired from CT scan and geometry reconstructed. The study includes 54 models from same bone geometry, with different mesh densities, constructed with tetrahedral linear elements. A finite element simulation representing the glenohumeral-joint reaction force applied on the humerus during $90^{\circ}$ abduction, with external load as the critical condition. Results from the finite element models suggest a mesh with 1.5 mm, 0.8 mm and 0.6 mm as suitable mesh sizes for cortical bone, trabecular bone and humeral cartilage, respectively. Relatively to the higher minimum principal strains are located at the proximal humerus diaphysis, and its highest value is found at the trabecular bone neck. The present study indicates the minimum mesh size in the finite element analyses in humeral structure. The cortical and trabecular bone, as well as cartilage, may not be correctly represented by meshes of the same size. The strain results presented the critical regions during the $90^{\circ}$ abduction.
Bone properties are one of the key components when constructing models that can simulate the mechanical behavior of a mandible. Due to the complexity of the structure, the tooth, ligaments, different bones etc., some simplifications are often considered and bone properties are one of them. The objective of this study is to understand if a simplification of the problem is possible and assess its influence on mandible behavior. A cadaveric toothless mandible was used to build three computational models from CT scan information: a full cortical bone model; a cortical and cancellous bone model, and a model where the Young's modulus was obtained as function of the pixel value in a CT scan. Twelve muscle forces were applied on the mandible. Results showed that although all the models presented the same type of global behavior and proximity in some locations, the influence of cancellous bone can be seen in strain distribution. The different Young's modulus defined by the CT scan gray scale influenced the maximum and minimum strains. For modeling general behavior, a full cortical bone model can be effective. However, when cancellous bone is included, maximum values in thin regions increase the strain distribution. Results revealed that when properties are assigned to the gray scale some peaks could occur which did not represent the real situation.
Objective: In this study effects of three types of beddings on broiler leg health and bone biomechanics were evaluated. Methods: A total of 504 male chicks (Ross 308) were randomly placed on three beddings (4 replicates/group; 42 birds/pen), zeolite-added litter (ZL), plastic-grid flooring (PF), and wood shavings (WS). On day 42, chickens were weighed, slaughtered, and samples (bone, muscle, and drumstick) were collected. Bones were subjected to leg health tests, morphometric measurements, biomechanical testing, and ash analysis. Results: Broilers in PF and WS groups showed higher live weight than the ZL group (p<0.001), and the incidence of tibial dyschondroplasia (TD) and varus valgus deformity due to distal bending was significantly higher in PF (p<0.001). Multinomial logistic regression showed that bedding has a significant (p = 0.038) contribution toward the development of TD. Tibial strength (p = 0.040), drumstick width (p = 0.001), and total femur and epiphyseal ash contents (p = 0.044, 0.016) were higher in the ZL group. Chicken live weight was correlated with tibial length and weight (r = 0.762, 0.725). Conclusion: Flooring and the type of bedding material directly affect broiler bone length, strength and leg health. Plastic bedding improves the slaughter weight of chickens on the expense of leg deformities, and zeolite litter improves leg health and bone strength.
Biomechanics of the soft tissue arc different from that of bone. Soft tissue has characteristics of nonhomogeneous, no-linear, anisotropic, viscoelastic, and finite deformation. Biomechanics of ACL, one of the soft tissue, are briefly described : structural and mechanical properties, viscoelastic response, immobilization, kinematics and static function.
There is an increasing appreciation of the vital role that biomechanics play in the performance of oral implant. The aim of this article is to provide some basic principles that will allow a clinician to formulate a biomechanically valid treatment plan. However, at this point in the history of oral implantology, the clinician should realize that we do not know enough to provide absolute biomechanical rules that will guarantee success of all implants in all situations. To examine the biomechanical questions, one must begin with an analysis of the distribution of biting forcess to implants. Related topics, such as stress transfer to surrounding tissues and interrelationships between bone biology and mechanical loading are major subjects, deserving a separate discussion. Once rigid fixation, angulation, crestal bone level, contour, and gingival health are achieved, stress beyond physiologic limits is the primary cause of initial bone loss around implants. The restoring dentist has specific responsibilities to reduce overload to the bone-implant interface. These include proper diagnosis, leading to a treatment plan designed with adequate retention and form, and progressive loading to improve the amount and density of bone and further reduce the risk of stress beyond physiologic limits. The major remaining factor is the development of occlusal concept in harmony with the rest of the stomagnetic system.
Kim, Jong-Bin;Ha, Sunghe;Park, Sangheon;Yoon, Sukhoon;Ryu, Ji-seon;Park, Sang-Kyoon
한국운동역학회지
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제29권3호
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pp.145-155
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2019
Objective: The purpose of this study was to compare the physical characteristics (bone mineral density, joint muscle strength) and running biomechanics between older adults and young adult runners to understand the changes of running strategy by aging. Method: Bone mineral density (Dual Energy X-ray Absorptiometry, USA) of lower lower extremity and muscle strength (Cybex Humac Norm [DEXA], CSMI, USA) were measured to identify the physical characteristics of 10 elderly (age: $67.70{\pm}3.30yrs$, height: $1.68{\pm}0.04m$, mass: $67.70{\pm}3.80kg$) and 10 young adults (age: $21.20{\pm}0.42yrs$, height: $1.73{\pm}0.06m$, mass: $72.11{\pm}4.15kg$). Running data was collected by using an instrumented treadmill (Bertec, USA) and 7 infrared cameras (Oqus 300, Qualisys, Sweden). Two-way repeated ANOVA analysis was used to analyze results at a significant level of .05 with Bonferroni post hoc analysis. Results: Compared to the young adult group, the elderly group showed statistically significant difference in physical characteristics and in running characteristics. Elderly runners showed lower BMD and muscle strength compared with young runners (p<.05). In the running parameters, elderly runners tend to show shorter contact time and stride length compared with young runners (p<.05). In the joint angles, elderly runners showed smaller range of ankle motion compared with young runners (p<.05). Finally, elderly runners showed lower level of joint moment, joint power, and GRF compared with young runners in each running speed (p<.05). Conclusion: The running behavior of the elderly performed periodic running was similar to many variables of young adults. However, there were noticeable differences found in the ankle joints and most kinetic variables compared with young adult runners. This discrepancy may propose that elderly runners should consider appropriate running distance and intensity in the program.
It is widely accepted that the pressure variation of interstitial fluid is one of the most important factors in bone physiology. In order to understand the role of interstitial fluid on porous bony structure, a consideration for the biomechanical interactions between fluid and solid constituents within bone is required. In this study, a poroelastic theory was applied to investigate the elastic behavior of calf vertebral trabecular bone composed of the porous solid trabeculae and the viscous bone marrow. The poroelastic behavior of trabecular bone in a uniaxial stress condition was simulated using a commercial finite difference analysis software (FLAC, Itasca Consulting Group, USA), and tested for 5 different strain rates, i.e., 0.001, 0.01, 0.1, and 10 per second. The material properties of the calf vertebral trabecular bone were utilized from the previous experimental study. Two asymptotic poroelastic responses, the drained and undrained deformations, were predicted. From the predicted results for the simulated five strain rates, it was found that the pore pressure generation has a linearly increasing behavior when the strain rate is the highest at 10 per second, otherwise it showed a nonlinear behavior. The pore pressure generation with respect to the strain was found to be increased as the strain rate increased. The elastic moduli predicted at each strain were 208.3, 212.2, 337.6, 593.1, and 602.2 MPa, respectively. Based on the results of the present study, it was suggested that the calf vertebral trabecular bone could be modeled as a poroelastic material and its strain rate dependent material behavior could be predicted.
We were preferred bovine cortical bone to the others in xenobonegrafts for human and small animals, because those were not limited to supply and have sufficient size for bone transplantation. The strength (ST) and stiffness (SF) of cortical bone in bone grafts were very important. The strength and stiffness of cortical bone were much difference according to position of long bone in bovine limbs because which were biomechanical different to bear body weight. Therefore, we determinated by three bending point test methods the strength and stiffness of cortical bone which were collected in diaphysis of humerus, radius, femur and tibia of bovine. In the results, the strengths and stiffness among these were highest in radius by ST: 253.84$\pm$40.80 MPa, SF: 7.89$\pm$1.91 Gpa and lowest in humerus by ST: 185.69$\pm$28.54 MPa, SF: 6.21$\pm$1.22 Gpa.
Results from multiple high profile experiments on the parameters influencing the impacts that cause skull fractures to the frontal, temporal, and parietal bones were gathered and analyzed. The location of the impact as a binary function of frontal or lateral strike, the velocity, the striking area of the impactor, and the force needed to cause skull fracture in each experiment were subjected to statistical analysis using the JMP statistical software pack. A novel neural network model predicting skull fracture threshold was developed with a high statistical correlation ($R^2=0.978$) and presented in this text. Despite variation within individual studies, the equation herein proposes a 3 kN greater resistance to fracture for the frontal bone when compared to the temporoparietal bones. Additionally, impacts with low velocities (<4.1 m/s) were more prone to cause fracture in the lateral regions of the skull when compared to similar velocity frontal impacts. Conversely, higher velocity impacts (>4.1 m/s) showed a greater frontal sensitivity.
Bone fracture healing is one of the important topics in biomechanics, demanding computation simulations due to the difficulty of obtaining experimental or clinical results. In this study, we adopt the design space optimization method which was established by the authors as a tool for the simulation of bone growth using its evolutionary characteristics. As the mechanical stimulus, strain energy density is used. We assume that bone tissues over a threshold strain energy density will be differentiated and bone tissues below another threshold will be resorbed. Under compression and torsion as loadings, the filling process of the defect is well illustrated following the given mechanical criterion. It is shown that the design space optimization is an excellent tool for simulating the evolutionary process of bone growth, which has not been possible otherwise.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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