基于形状记忆聚合物的血管自折叠支架结构优化设计及增材成型

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随着临床病理学的深入研究以及增材制造技术的发展,现代植入式医疗辅助器械具有更加优良的结构和更加完善的功能,可帮助病患精准治疗,从而实现受损点位的快速恢复,有效缩短治疗周期,并降低救治痛苦。以人体软质组织——血管的辅助器械为例,当前人造血管支架多用镍钛形状记忆合金制成,该支架结构借助球囊体结构的植入,在血管再狭窄的临床手术上已经能够实现较高精度的植入并发挥支撑作用。不过镍钛形状记忆合金材料的生物可降解性差,康复后期阶段则需要二次手术取出支架本体以及球囊结构,为病患带来新的痛苦和负担。新兴的形状记忆聚合物具有独特的形状记忆效应,可灵活适应软质组织植入环境的改变,在温度外部激励下自发翻折形成血管支架,为细胞增殖提供有利环境。本文就形状记忆聚合物变形机理、血管支架单元结构拓扑优化及其增材制造与支架测试方法展开研究,主要工作内容如下:首先,探究了形状记忆聚合物高精度制备的环境温度要求以及平台改进方法,开展了高温拉伸、动态热机械测试、热解分析测试以及应力松弛实验,获取了形状记忆聚合物所具备的材料-机械-温度耦合特性,进一步明确了材料的自变形温度为42.15℃,贴近人体正常温度,同时根据应力松弛实验确定了材料的精确变形触发温度并明确了材料的热弹性类别。其次,研究了形状记忆聚合物的粘弹性本构模型理论。从Maxwell单元和Kelvin单元出发,推导了高阶混合单元粘壶数学模型。基于ANSYS Curve Fit模块建立了多元粘壶模型,通过Python的最小二乘代码计算,确定了Prony级数项数的选择,最终建立了四阶Prony级数表达形式,从而完成粘弹性数学本构模型的建立,并且为后续材料赋予奠定基础。再者,研究了以SIMP(固体各向同性材料惩罚模型)拓扑优化技术为基础的血管单体支架结构优化设计方法。基于Hyperworks Optistruct的扭转力矩加载和边界条件的约束建立单元血管支架拓扑优化模型,应用正逆向混合建模技术完成最终支架结构装配。借助ANSYS LS-DYNA、MECHANICAL、FLUENT对实际血管支架进行力学、流体力学、动力学仿真分析,验证优化结构在流体力学、动力学方面的优异性。然后,对于血管支架进行扩大模型的增材制造,应用压缩测试进行结构测试与分析,说明经过优化之后的结构相较于未优化结构可承载的平板载荷达到50N(提升8.7%承载力);同时采用温度控制以及结构定型与翻折实验说明优化后结构翻折性能高,最终翻折后结构紧凑性强;最终应用三点弯曲测试方法验证血管支架单元的柔顺性能以反应支架柔顺性能,结果表明经过优化的支架单元可承受的弯曲载荷相较未优化的情况多了1.08N。最后,对全文内容的研究要点进行总结和回顾,并对存在的不足以及在今后可继续深入研究的部分进行说明和展望。
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