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Multiscale engineered artificial compact bone via bidirectional freeze-driven lamellated organization of mineralized collagen microfibrils
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作者 Lingwenyao Kong Yonggang Zhao +6 位作者 yang Xiong Junlin Chen Shuo Wang ziming yan Huibin Shi Zhanli Liu Xiumei Wang 《Bioactive Materials》 SCIE CSCD 2024年第10期168-181,共14页
Bone,renowned for its elegant hierarchical structure and unique mechanical properties,serves as a constant source of inspiration for the development of synthetic materials.However,achieving accurate replication of bon... Bone,renowned for its elegant hierarchical structure and unique mechanical properties,serves as a constant source of inspiration for the development of synthetic materials.However,achieving accurate replication of bone features in artificial materials with remarkable structural and mechanical similarity remains a significant challenge.In this study,we employed a cascade of continuous fabrication processes,including biomimetic mineralization of collagen,bidirectional freeze-casting,and pressure-driven fusion,to successfully fabricate a macroscopic bulk material known as artificial compact bone(ACB).The ACB material closely replicates the composition,hierarchical structures,and mechanical properties of natural bone.It demonstrates a lamellated alignment of mineralized collagen(MC)microfibrils,similar to those found in natural bone.Moreover,the ACB exhibits a similar high mineral content(70.9%)and density(2.2 g/cm3)as natural cortical bone,leading to exceptional mechanical properties such as high stiffness,hardness,and flexural strength that are comparable to those of natural bone.Importantly,the ACB also demonstrates excellent mechanical properties in wet,outstanding biocompatibility,and osteogenic properties in vivo,rendering it suitable for a broad spectrum of biomedical applications,including orthopedic,stomatological,and craniofacial surgeries. 展开更多
关键词 Artificial compact bone Bidirectional freeze-casting Mineralized collagen microfibril Hierarchical structures
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考虑各向异性变形的人耳鼓膜纤维增强细观本构模型
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作者 向书毅 杜智博 +4 位作者 施汇斌 严子铭 孙永涛 王杰 柳占立 《Acta Mechanica Sinica》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第5期184-197,共14页
鼓膜是听觉系统的重要组成部分,位于外耳道末端,是一种含胶原的多层软组织膜。鼓膜的纤维沿着径向和环向方向高度取向,其独特而复杂的超微结构使得力学行为呈现各向异性非线性,这对于声音传输很重要.然而,同时包含这两个特征的鼓膜本构... 鼓膜是听觉系统的重要组成部分,位于外耳道末端,是一种含胶原的多层软组织膜。鼓膜的纤维沿着径向和环向方向高度取向,其独特而复杂的超微结构使得力学行为呈现各向异性非线性,这对于声音传输很重要.然而,同时包含这两个特征的鼓膜本构模型尚未提出.在本研究中,我们建立了考虑鼓膜纤维分布的细观本构模型,模型能够同时捕捉各向异性和非线性弹性力学行为.鼓膜被认为是包含两族胶原纤维的连续纤维增强复合材料,并通过整合沿厚度方向异质材料性质建立整体力学性质.均匀化的力学性质被假定沿着厚度方向均匀分布,并由径向胶原纤维,环向胶原纤维和等效各向同性基质的三个非耦合弹性贡献叠加组成.通过逆方法并使用文献数据校准模型.仿真结果表明,特定的胶原纤维排列是鼓膜条带试样变形呈现显著空间非均匀性及各向异性的原因。通过与纤维变形相关的强度准则,可以捕获在实验中观察到的鼓膜条带各向异性局部化失效模式。胶原纤维束的旋转和非线性性质是单轴加载下鼓膜条带非线性力学行为的起源.该细观本构模型为鼓膜的各向异性和非线性弹性力学行为提供了不同的视角.这项研究提高了我们对鼓膜力学行为的理解,并有助于仿生移植物的发展. 展开更多
关键词 非线性弹性力学 胶原纤维 细观本构模型 移植物 空间非均匀性 非线性性质 听觉系统 非线性力学行为
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基于机器学习的页岩气采收率预测方法 被引量:10
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作者 严子铭 王涛 +1 位作者 柳占立 庄茁 《固体力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期221-232,共12页
页岩气是指以吸附和游离时而还有流体相的状态赋存于泥页岩中的非常规天然气,我国探明储量丰富,地域分布广泛,埋藏深度普遍在3000米以下.页岩气开采的关键技术是水平井和水力压裂,而高效开采面临的更大困难和挑战是预测采收率.如果能够... 页岩气是指以吸附和游离时而还有流体相的状态赋存于泥页岩中的非常规天然气,我国探明储量丰富,地域分布广泛,埋藏深度普遍在3000米以下.页岩气开采的关键技术是水平井和水力压裂,而高效开采面临的更大困难和挑战是预测采收率.如果能够预测采收率,一是可以评估当前储层改造程度,二是可以获悉当前的施工参数对产气量的直接影响,便于动态指导施工.由于影响产气量的因素既包括储层自身参数,又受施工参数的直接调控,因此尚无合适的物理模型能够评估多种因素对产气量的综合影响.近年来,随着深度学习的兴起,该方法成为解决工程领域问题的热门手段.论文通过解读涪陵地区页岩气开采水平井的现场数据,分别使用深度神经网络、支持向量回归以及极限梯度爬升等三种机器学习方法,建立了从储层和施工参数到采收率的预测模型,分析了各类模型的优缺点,以及相关参数的重要性.在页岩气施工现场数据量较少的情况下,建立了合理预测采收率模型,具有工程应用前景. 展开更多
关键词 页岩气 水平井 水力压裂 机器学习 预测采收率
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机器学习与计算力学的结合及应用初探 被引量:16
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作者 李想 严子铭 柳占立 《科学通报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期635-648,共14页
自20世纪50年代以来,随着计算机科学的不断进步,机器学习和数据科学得到了长足发展.这些技术一般依靠大量数据作支撑,通过训练过程提取出蕴藏在数据内部的抽象映射关系,目前已被成功应用于化学、生物等自然科学研究领域.近年来,这些技... 自20世纪50年代以来,随着计算机科学的不断进步,机器学习和数据科学得到了长足发展.这些技术一般依靠大量数据作支撑,通过训练过程提取出蕴藏在数据内部的抽象映射关系,目前已被成功应用于化学、生物等自然科学研究领域.近年来,这些技术也逐渐受到计算力学领域研究者的关注.本文结合作者的相关研究成果介绍了机器学习、数据科学与计算力学相结合的3种形式:第一种是与有限元方程求解方面的结合,直接应用卷积神经网络算法求解线性有限元方程;第二种方式结合有限元计算和机器学习预测复杂材料结构与力学性能的关系.本文作者应用该方法基于细观页岩扫描照片和随机建模算法,成功训练出可以有效预测细观页岩样本等效模量的卷积神经网络;第三种方式是建立基于数据驱动的计算力学方法,比如直接利用真实的材料实验数据代替材料本构模型.这些工作显示了机器学习、数据驱动在处理材料的力学实验数据、设计新型材料以及创建更高效的计算力学模型方面的广阔前景.随着计算力学的发展,未来将可能出现更多将数据科学、机器学习与计算力学相结合的应用场景,进一步开发出更加强健、高效和保真的计算力学方法. 展开更多
关键词 机器学习 数据驱动 人工神经网络 计算力学 有限单元法
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