کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5020646 | 1469076 | 2017 | 22 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Discrete quasi-linear viscoelastic damping analysis of connective tissues, and the biomechanics of stretching
ترجمه فارسی عنوان
تجزیه و تحلیل محرک آسیب پذیری تقریبا خطی گسسته از بافت همبند و بیومکانیک کشش
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
طیف آرامش بخش، مدول ذخیره سازی و از دست دادن، آرامش استرس، اتحاد ویسکوزیته کوانتومی نیمه خطی، مدل ویسکوالاستیک شبه خطی گسسته،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
مهندسی پزشکی
چکیده انگلیسی
The time- and frequency-dependent properties of connective tissue define their physiological function, but are notoriously difficult to characterize. Well-established tools such as linear viscoelasticity and the Fung quasi-linear viscoelastic (QLV) model impose forms on responses that can mask true tissue behavior. Here, we applied a more general discrete quasi-linear viscoelastic (DQLV) model to identify the static and dynamic time- and frequency-dependent behavior of rabbit medial collateral ligaments. Unlike the Fung QLV approach, the DQLV approach revealed that energy dissipation is elevated at a loading period of â¼10Â s. The fitting algorithm was applied to the entire loading history on each specimen, enabling accurate estimation of the material's viscoelastic relaxation spectrum from data gathered from transient rather than only steady states. The application of the DQLV method to cyclically loading regimens has broad applicability for the characterization of biological tissues, and the results suggest a mechanistic basis for the stretching regimens most favored by athletic trainers.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of the Mechanical Behavior of Biomedical Materials - Volume 69, May 2017, Pages 193-202
Journal: Journal of the Mechanical Behavior of Biomedical Materials - Volume 69, May 2017, Pages 193-202
نویسندگان
Behzad Babaei, Aaron J. Velasquez-Mao, Stavros Thomopoulos, Elliot L. Elson, Steven D. Abramowitch, Guy M. Genin,