biomechanics
play

Biomechanics BIOEN 520 | ME 527 Session 7A - PowerPoint PPT Presentation

Musculoskeletal Biomechanics BIOEN 520 | ME 527 Session 7A Computa>onal Modeling Review: Session 5A, 5B and 6 Imaging in Biomechanics The Matrix


  1. Musculoskeletal ¡ Biomechanics ¡ BIOEN ¡520 ¡| ¡ME ¡527 ¡ Session ¡7A ¡ Computa>onal ¡ Modeling ¡

  2. Review: ¡Session ¡5A, ¡5B ¡and ¡6 ¡ • Imaging ¡in ¡Biomechanics ¡ § The ¡Matrix ¡ § The ¡Beatles ¡ • Biochemistry ¡and ¡histology ¡ § Cons>tuents ¡ § Structure ¡ Removing ¡bias ¡ • § Don’t ¡mouth ¡pipet ¡ • Tour ¡and ¡lab ¡at ¡ABL ¡ • Homework ¡#1 ¡ ¡ ¡

  3. Session ¡7 ¡Overview... ¡ • Review ¡sessions ¡5A, ¡5B, ¡and ¡6 ¡ • Class ¡modeling ¡experiences ¡ • Define ¡model ¡and ¡simula>on ¡ • Mo>va>on ¡-­‑ ¡why ¡develop ¡models? ¡ • Types ¡of ¡models ¡ • Important ¡modeling ¡considera>ons ¡ • Specific ¡modeling ¡examples ¡

  4. Class ¡modeling ¡experiences ¡ • PhD ¡student ¡with ¡thesis ¡topic ¡ • PhD ¡student ¡ • MS ¡student ¡with ¡thesis ¡topic ¡ • MS ¡student ¡ • Undergraduate ¡research ¡ • Computa>onal ¡modeling ¡class ¡ • Imagine ¡a ¡mass ¡siYng ¡on ¡a ¡spring ¡

  5. Model ¡vs. ¡Simula>on ¡ • Model ¡ an ¡aZempt ¡to ¡represent ¡reality ¡ • Simula>on ¡(or ¡computer ¡simula>on) ¡ experimenta>on ¡using ¡a ¡model ¡ Nigg ¡1998 ¡

  6. Computa>onal ¡modeling/simula>on ¡ • Computer ¡modeling: ¡ refers ¡to ¡the ¡seYng ¡up ¡of ¡mathema>cal ¡equa>ons ¡to ¡ describe ¡the ¡system ¡of ¡interest, ¡the ¡gathering ¡of ¡appropriate ¡ input ¡data, ¡and ¡the ¡incorpora>on ¡of ¡these ¡equa>ons ¡and ¡ data ¡into ¡a ¡computer ¡program. ¡ • Computer ¡simula>on: ¡ is ¡restricted ¡to ¡mean ¡the ¡use ¡of ¡a ¡validated ¡computer ¡model ¡ to ¡carry ¡out ¡experiments, ¡under ¡carefully ¡controlled ¡ ¡ condi>ons, ¡on ¡the ¡real-­‑world ¡system ¡that ¡has ¡been ¡modeled. ¡ Vaughn ¡2002 ¡ ¡ ¡

  7. Mo>va>on ¡-­‑ ¡why ¡develop ¡models? ¡ There ¡are ¡three ¡ways ¡ Perhaps ¡a ¡future ¡role ¡ to ¡study ¡part ¡of ¡the ¡ for ¡anatomically ¡ body: ¡living ¡subjects, ¡ correct ¡test ¡beds? ¡ cadavers, ¡and ¡ computa>on ¡ models. ¡Each ¡has ¡its ¡ own ¡place ¡and ¡role. ¡ Foot ¡

  8. Why ¡develop ¡models? ¡ • Addresses ¡various ¡issues ¡with ¡living ¡subjects ¡ and/or ¡cadavers: ¡ expensive ¡ availability ¡(age, ¡vascular ¡state) ¡ ¡ unethical ¡ some ¡things ¡cannot ¡be ¡measured ¡directly ¡ some ¡things ¡can not ¡be ¡measured ¡safely ¡ cannot ¡be ¡reset ¡-­‑ ¡ “ one ¡and ¡done ” ¡ cannot ¡conduct ¡parametric ¡analyses ¡ absolute ¡repeatability ¡ >me ¡required ¡

  9. Why ¡develop ¡models? ¡ • Model ¡complexity ¡ ¡ ¡what ¡level ¡of ¡detail ¡do ¡you ¡need? ¡ • Harvard ¡tuned ¡track ¡ ¡ hZp://>nyurl.com/kzyyydm ¡ • Flexible ¡Muscle-­‑Based ¡Locomo>on ¡for ¡ Bipedal ¡Creatures ¡ ¡hZp://vimeo.com/79098420 ¡ ¡

  10. Why ¡develop ¡models? ¡ • Limita>ons: ¡ § valida>on ¡difficult, ¡but ¡necessary ¡ § very ¡>me ¡consuming ¡to ¡get ¡it ¡right ¡ § complex ¡(advanced ¡mathema>cs, ¡numerous ¡ parameters, ¡simula>on ¡>mes, ¡etc.) ¡ § difficult ¡to ¡transfer ¡results ¡to ¡real ¡world ¡(i.e., ¡ what ¡do ¡results ¡really ¡mean?) ¡ ¡

  11. Types ¡of ¡models ¡ • analy>cal ¡vs. ¡numerical ¡or ¡computa>onal ¡ • black ¡box/phenomenological ¡vs. ¡physiologic ¡ • con>nuous ¡vs. ¡discrete ¡(lumped ¡parameter) ¡ • forward ¡vs. ¡inverse ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

  12. Important ¡modeling ¡considera>ons ¡ • purpose/ques>on/mo>va>on ¡ • previous ¡research ¡ • level ¡of ¡complexity/assump>ons ¡ • geometry/anatomy/morphometry ¡ • material ¡proper>es ¡ • boundary ¡condi>ons ¡ • valida>on ¡ • simula>on/results ¡ • limita>ons/interpreta>on/future ¡work ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

  13. Specific ¡modeling ¡examples • lumped ¡parameter ¡(tuning ¡track) ¡ • inverse ¡dynamic ¡(gait ¡analysis) ¡ • musculoskeletal ¡(SIMM, ¡OpenSIM, ¡Anybody) ¡ • forward ¡dynamic ¡(simula>on ¡of ¡walking) ¡ • finite ¡element ¡modeling ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

  14. Specific ¡modeling ¡examples • lumped ¡parameter ¡(tuning ¡track) ¡ • inverse ¡dynamic ¡(gait ¡analysis) ¡ • musculoskeletal ¡(SIMM, ¡OpenSIM, ¡Anybody) ¡ • forward ¡dynamic ¡(simula>on ¡of ¡walking) ¡ • finite ¡element ¡modeling ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

  15. Lumped ¡Parameter ¡Models ¡

  16. Lumped ¡Parameter ¡Models ¡ • define ¡a ¡system ¡with ¡a ¡finite ¡number ¡of ¡state ¡ variables ¡ • able ¡to ¡describe ¡system ¡behavior ¡with ¡ODE ¡ instead ¡of ¡PDE ¡

  17. Lumped ¡Parameter ¡Models ¡ • basic ¡types ¡of ¡elements ¡ § spring ¡ § dashpot ¡ § mass ¡ • linear, ¡rota>onal ¡ • fric>on, ¡iner>al ¡

  18. Lumped ¡Parameter ¡Models ¡ • Kelvin-­‑Voigt ¡ • Maxwell ¡ • Standard ¡linear ¡solid ¡ Ε 2 Ε 1 σ T σ T η ε 1 ε 2

  19. Lumped ¡Parameter ¡Models ¡ • Second ¡order ¡systems ¡ b F k

  20. Lumped ¡Parameter ¡Models ¡ • Second ¡order ¡systems ¡ b*dx/dt m*d 2 x/dt 2 F k*x m ˙ x + b ˙ ˙ x + kx = F

  21. Lumped ¡Parameter ¡Models ¡ • Second ¡order ¡systems ¡-­‑ ¡ ¡free ¡vibra>on ¡ m ˙ x + b ˙ ˙ x + kx = 0 ( t ) + ω 2 x ( t ) = 0 ˙ x ˙ ( t ) + 2 ζω ˙ x k / m ω = ζ = b /2 m ω

  22. Lumped ¡Parameter ¡Models ¡ Step ¡Response ¡of ¡Second-­‑Order ¡System ¡with ¡Various ¡Damping ¡Ra>os ¡ 0 Undamped ς = ⇒ 0 1 Underdamped < ς < ⇒ 1 Critically damped ς = ⇒ 1 Overdamped ς > ⇒

  23. Lumped ¡Parameter ¡Models ¡ Step ¡Response ¡for ¡Various ¡Damping ¡Ra>os ¡

  24. Lumped ¡Parameter ¡Models ¡ Nigg 1998

  25. Lumped ¡Parameter ¡Models ¡ Nigg 1998

  26. Lumped ¡Parameter ¡Models ¡ Nigg 1998

  27. Lumped ¡Parameter ¡Models ¡ Nigg 1998

  28. Lumped ¡Parameter ¡Models ¡ • Intact ¡limb ¡vs. ¡trans>bial ¡amputee ¡ K5 C5 K5 C5 M5 M5 x 5 M4 M4 x 4 K4 C4 C4 K4 M3 x 3 3 MM K3 C3 C3 K3 M2 x 2 K2 K2 C2 C2 M1 M1 x 1 Fg Fg Klute 2004

  29. Lumped ¡Parameter ¡Models ¡ • Intact ¡limb ¡vs. ¡trans>bial ¡amputee ¡ § Top ¡– ¡4 ¡model ¡plots ¡ § BoZom ¡– ¡6 ¡amputee ¡gait ¡trials ¡ Klute 2004

  30. Lumped ¡Parameter ¡Models ¡ • Intact ¡limb ¡vs. ¡trans>bial ¡amputee ¡ § First ¡6 ¡trials ¡– ¡amputee ¡gait; ¡7 th ¡is ¡average ¡data ¡ § Last ¡4 ¡trials ¡– ¡adjust ¡model ¡to ¡individual ¡behavior ¡ Klute 2004

  31. Specific ¡modeling ¡examples • lumped ¡parameter ¡(tuning ¡track) ¡ • inverse ¡dynamic ¡(gait ¡analysis) ¡ • musculoskeletal ¡(SIMM, ¡OpenSim, ¡Anybody) ¡ • forward ¡dynamic ¡(simula>on ¡of ¡walking) ¡ • finite ¡element ¡modeling ¡ ¡ ¡ ¡

  32. Inverse ¡dynamic ¡(gait ¡analysis) ¡ • Es>mate ¡joint ¡forces ¡and ¡torques ¡from ¡rigid ¡body ¡ kinema>cs, ¡external ¡forces, ¡and ¡iner>al ¡forces. ¡ • Not ¡only ¡in ¡laboratory ¡now. ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

  33. Inverse ¡dynamic ¡(gait ¡analysis) ¡ • Most ¡common ¡example ¡ ¡ air resistance F air com F A ma mg m f a f m f g F (GRF) R F R ∑ F = F R + mg + F air = ma ∑ F = F R + m f g + F A = m f a f

  34. Specific ¡modeling ¡examples • lumped ¡parameter ¡(tuning ¡track) ¡ • inverse ¡dynamic ¡(gait ¡analysis) ¡ • musculoskeletal ¡(SIMM, ¡OpenSim, ¡Anybody) ¡ • forward ¡dynamic ¡(simula>on ¡of ¡walking) ¡ • finite ¡element ¡modeling ¡ ¡ ¡ ¡

Download Presentation
Download Policy: The content available on the website is offered to you 'AS IS' for your personal information and use only. It cannot be commercialized, licensed, or distributed on other websites without prior consent from the author. To download a presentation, simply click this link. If you encounter any difficulties during the download process, it's possible that the publisher has removed the file from their server.

Recommend


More recommend