RT Conference Proceedings
T1 Validación In silico de metodología para la caracterización de material hiperelástico mediante optimización genética en dos fases
A1 Romero Molina, Agustín
A1 Peña Trabalón, Alejandro
A1 Estébanez-Campos, María Belén
A1 Pérez-Blanca, Ana
A1 Prado-Novoa, María
K1 Técnicas quirúrgicas -- Innovaciones tecnológicas
K1 Articulaciones -- Cirugía
AB El proyecto se enmarca en el modelado mediante elementos finitos de la rodilla humana para el estudio de raíces meniscales y su reparación mediante sutura; existen un número considerable de modelos de EF de rodilla que incluyen a los meniscos con diferentes niveles de complejidad; sin embargo, hay escasos modelos sobre las propiedades de tracción en dirección radial y compresión en dirección longitudinal, por ello, en este proyecto se aborda la realización de un modelo numérico 3D de Elementos finitos para simular de forma realista el comportamiento del tejido meniscal ante cargas derivadas de su sutura tras una cirugía. Para ello se utilizará un modelo de menisco de porcino debido a la dificultad de obtener menisco humano para ensayos y a su alta similitud con este. El proceso llevado a cabo parte de la aplicación de una sutura simple al tejido meniscal para la realización de un ensayo en el que la carga es aplicada mediante ésta. Durante el ensayo se monitoriza el alargamiento en el entorno de la sutura y lejos de esta y, posteriormente, se analizan los resultados aplicando técnicas de videogrametría. Los datos de deformación y tensión se utilizan para ajustar el modelo de material en dos fases: una primera en la que con los datos recabados lejos del orificio se ajusta un modelo polinomial de material hiperelástico y con esta primera aproximación una segunda fase en la que se reajusta el modelo al comportamiento del material en el entorno del orificio, ambas mediante el mismo algoritmo de optimización genética. La segunda fase se hará sobre un modelo 3D de elementos finitos realizado en Abaqus, programa con el cual se genera una comunicación desde Matlab para facilita el proceso iterativo de minimización del error de ajuste con los datos experimentales.
PB Asociación Española de Ingeniería Mecánica
YR 2021
FD 2021-10-20
LK https://hdl.handle.net/10630/23202
UL https://hdl.handle.net/10630/23202
LA spa
NO Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech.Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades de España bajo el amparo del proyecto con referencia RTI2018-094339-B-100.
DS RIUMA. Repositorio Institucional de la Universidad de Málaga
RD 20 ene 2026