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🔥 内容介绍
拉伸试验,作为一种基础且重要的材料力学测试方法,通过施加单轴拉伸载荷并测量应力和应变之间的关系,为理解和表征材料的力学行为提供了重要的工具。在生物组织工程领域,拉伸试验更是被广泛应用于评估生物材料的性能,并为组织工程支架的设计和组织再生治疗方案的开发提供关键数据。通过分析拉伸试验得到的应力-应变(σ-ε)曲线,我们可以捕获生物组织一系列关键的力学性能,从而深入理解组织的结构-功能关系,指导相关研究的开展。
首先,拉伸试验可以有效反映生物组织的弹性模量 (Young's Modulus, E),也被称为杨氏模量,是衡量材料弹性变形抗性的重要指标。在应力-应变曲线的线性区域,弹性模量代表了应力与应变的比值,它描述了材料在小变形下抵抗弹性形变的程度。对于生物组织而言,弹性模量与组织的刚度和柔韧性密切相关。例如,血管壁的弹性模量反映了其承受血压变化的能力,软骨的弹性模量则与其承重和减震功能相关。通过拉伸试验获得组织的弹性模量,可以评估组织在生理载荷下的变形程度,进而推断其功能状态。此外,在组织工程支架设计中,匹配支架与目标组织的弹性模量对于促进细胞的粘附、增殖和分化至关重要,避免因力学不匹配而导致的组织再生失败。
其次,拉伸试验能够揭示生物组织的抗拉强度 (Tensile Strength),即组织在断裂前所能承受的最大应力。抗拉强度是衡量材料抵抗拉伸断裂能力的指标,直接关系到组织结构的完整性和功能持久性。对于需要承受高拉伸应力的组织,如肌腱和韧带,抗拉强度尤为重要。拉伸试验可以帮助我们评估这些组织在不同状态下的抗拉强度,例如健康组织与损伤组织、治疗前与治疗后。通过比较不同条件下的抗拉强度,可以评估治疗方案的效果,优化修复策略,并为人工肌腱和韧带的设计提供参考。
除了弹性模量和抗拉强度,拉伸试验还可以提供关于生物组织延展性 (Ductility) 的信息。延展性是指材料在断裂前能够承受的塑性变形程度,通常用断裂伸长率 (Elongation at Break) 或颈缩率 (Reduction in Area) 来表示。对于某些需要承受大变形的组织,如皮肤和血管,延展性至关重要。通过拉伸试验,我们可以了解组织在达到断裂前的最大变形能力,这对于评估组织的承受能力和设计可伸缩的生物材料具有重要意义。例如,在皮肤组织工程中,需要设计具有良好延展性的支架,以满足皮肤在运动和生长过程中的变形需求。
此外,拉伸试验还可以反映生物组织的屈服强度 (Yield Strength),即材料开始发生塑性变形的应力值。屈服强度是衡量材料开始产生不可逆形变能力的指标。对于某些组织,例如骨骼,其屈服强度关系到其抵抗永久变形的能力。虽然生物组织通常表现出复杂的非线性力学行为,难以明确定义屈服强度,但通过分析应力-应变曲线,我们可以观察到组织开始出现明显非线性形变的起始点,从而对组织的塑性变形行为进行初步评估。
值得注意的是,生物组织的拉伸试验结果往往受到多种因素的影响,包括组织类型、年龄、性别、生理状态、测试条件等。因此,在进行拉伸试验时,需要严格控制实验参数,并进行充分的统计分析,以保证结果的可靠性和可重复性。此外,生物组织的力学行为通常表现出各向异性 (Anisotropy) 和粘弹性 (Viscoelasticity),这意味着其力学性能在不同方向上存在差异,并且受到加载速率的影响。因此,在进行拉伸试验时,需要考虑组织的结构特点和力学行为,选择合适的加载方向和加载速率,以获得更准确和全面的力学性能信息。
📣 部分代码
force1=stress*A;
%fit with a polynomial function of fourth degree:finds the coefficients of a
%polynomial that fits a set of data in a least-squares sense
fitdata=fit(strain,stress,'poly4') ;
c= coeffvalues(fitdata); %calculates the polynomial coefficients
p1=c(1);
p2=c(2);
p3=c(3);
p4=c(4);
p5=c(5);
% position of first axes
strainmax=max(strain);
stressmax_2=max(stress);
stressmax= round(stressmax_2*1000) / 1000.0;
strain_atMax_stress_2 = strain(stress==stressmax_2);
strain_atMax_stress = round(strain_atMax_stress_2*1000) / 1000.0;
forceMax2=max(force1);
forceMax = round(forceMax2*1000) / 1000.0;
A1=width*T1;
A2=width*T2;
A3=width*T3;
StressUTS_T1=forceMax/A1;
StressUTS_T2=forceMax/A2;
StressUTS_T3=forceMax/A3;
mean_uts2=( StressUTS_T1+StressUTS_T2+StressUTS_T3)/3;
mean_uts=round(mean_uts2*1000)/1000.0;
B=[ StressUTS_T1 StressUTS_T2 StressUTS_T3];
SD_stress2=std(B,1);
SD_stress=round(SD_stress2*1000)/1000.0;
%Polynomial function used for the fitting
syms x
f = p1*x.^4 + p2*x.^3 + p3*x.^2 + p4*x + p5 ; %fitting function
%derivates of fitting
[d1,d2]= differentiate(fitdata,strain);% calculates the first and second derivatives
%third derivative
d3=diff(f,x,3);
%calculation of stiffness in (0,0)
stiffness0=d1(1);
ForceStrain0=stiffness0*A;
%MAXIMUM RIGIDITY MODULUS
%calculation of first derivative maximum
maxd1_2=max(d1);
maxd1= round(maxd1_2*1000) / 1000.0;
%calculation of stiffness in a range centered(around)in the maximum of the first derivative
strainAtTheD1max2=strain(d1==maxd1_2);
strainAtTheD1max = round(strainAtTheD1max2*1000) / 1000.0;
stressAtTheD1max2=stress(strain==strainAtTheD1max2);
stressAtTheD1max=round(stressAtTheD1max2*1000)/1000.0;
[ c index1]= min(abs(d1-maxd1));%index in strain vector of the maximum of the first derivative
%P2%%%%%%%%%%%%
y1=((maxd1_2*P2)/100);%you choose a percent variation based on the maximum of the first derivative
value2= maxd1_2-y1;
c1=d1(1:index1);
[ c index2]= min(abs(c1-value2));
c2=d1(index1:length(d1));
[ c index3]= min(abs(c2-value2));
index3real=(index3+index1)-1;
a=d1(index2:index3real);
b=sum(a);
d=(index3real-index2)+1;
EmaxD1rangepercent2=b/d;
EmaxD1rangepercent= round(EmaxD1rangepercent2*1000) / 1000.0;
ForceStrainD1maxRange2=EmaxD1rangepercent2*A;
ForceStrainD1maxRange= round(ForceStrainD1maxRange2*1000) / 1000.0;
strainAtP2_1_2=strain(d1==d1(index2));
strainAtP2_1= round(strainAtP2_1_2*1000) / 1000.0;
strainAtP2_2_2=strain(d1==d1(index3real));
strainAtP2_2= round(strainAtP2_2_2*1000) / 1000.0;
%P1%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%calculation of stiffness near (0,0) with a percent range
rifvalue1=min(c1);
y=((rifvalue1*P1)/100);
value1=y+rifvalue1;
[ c index]= min(abs(d1-value1));
strainAtP1=strain(d1==d1(index));
E0rangepercent2=(sum(d1(1:index))/index);
E0rangepercent= round(E0rangepercent2*1000) / 1000.0;
ForceStrain0range2=E0rangepercent2*A;
ForceStrain0range= round(ForceStrain0range2*1000) / 1000.0;
%calculation of maximum stiffness (when the second derivative is =0)
der1=diff(f,x);
der2=diff(der1,x);
inflec_pt = solve(der2);
zero=double(inflec_pt);
inflectionPoint = inflec_pt(1);
strainForD2equalto0 =zero(1);% strain position when d2 is 0
[c index4]= min(abs(strain-zero(1)));
closestvalue1=strain(index4);
stressForD2equalto0 = stress(strain==closestvalue1);% stress position when d2 is 0
StiffnessforD2equalto0=d1(strain==closestvalue1);
ForceStrainD2equalto0=StiffnessforD2equalto0*A;
% Value of the second derivative Maximum and position
[lambda]=max(d2);%calculates the maximum value of the second derivative that is the end of the elastic region
strainAtTheD2max2=strain(d2==lambda);
stressAtTheD2max2=stress(strain==strainAtTheD2max2);
strainAtTheD2max= round(strainAtTheD2max2*1000) / 1000.0;
stressAtTheD2max=round(stressAtTheD2max2*1000) / 1000.0;
%Plot 1
axes(handles.axes1);
plot(fitdata,strain,stress);
grid on
xlabel('Strain [%]')
ylabel('Stress [MPa]')
hold on
plot(strain,force1,'k');
hold on
plot(strainAtTheD1max,stressAtTheD1max,'ro','LineWidth',2);
hold on
plot(strainAtTheD2max,stressAtTheD2max,'ko','LineWidth',2)
hold off
l=legend('data','fitting','Force-Strain','Maximum Young modulus','Transition point');
set(l,'Location','NorthWest')
% Plot 2
axes(handles.axes4);
plot(strain,d1,'m') %plot of the first derivative
grid on
xlabel('Strain [%]')
ylabel('1st derivative [MPa]')
hold on
plot(strainAtP1,d1(index),'mo','LineWidth',2);
hold on
plot(strainAtP2_1,d1(index2),'go','LineWidth',2);
hold on
plot(strainAtP2_2,d1(index3real),'go','LineWidth',2);
hold on
plot(strainAtTheD1max,maxd1,'ro','LineWidth',2);
hold on
plot(strain(1),d1(1),'mo','LineWidth',2);
hold off
handles.results.Maximumstress= sprintf('%.3f',stressmax);
handles.results.strain_at_max_stress=sprintf('%.3f',strain_atMax_stress) ;
handles.results.Stress_StrainP1=sprintf('%.3f',E0rangepercent);
handles.results.Force_StrainP1=sprintf('%.3f',ForceStrain0range);
handles.results.Stress_StrainP2=sprintf('%.3f',EmaxD1rangepercent) ;
handles.results.Force_StrainP2=sprintf('%.3f',ForceStrainD1maxRange) ;
handles.results.Strain_D1max=sprintf('%.3f',strainAtTheD1max) ;
handles.results.Stress_D1max=sprintf('%.3f',stressAtTheD1max) ;
handles.results.stress_d2max=sprintf('%.3f',stressAtTheD2max);
handles.results.ForceMax= sprintf('%.3f',forceMax);
handles.results.average_uts=sprintf('%.3f',mean_uts) ;
handles.results.sd_uts=sprintf('%.3f', SD_stress);
handles.results.strain_d2max=sprintf('%.3f',strainAtTheD2max);
handles.results.Stress_StrainMaximum=sprintf('%.3f',maxd1) ;
⛳️ 运行结果
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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌈 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌈 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌈电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电
🌈 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌈 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
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