深度学习增强的生物力学优化能量吸收结构提升髋部损伤防护性能研究

为解决老年人跌倒导致的髋部骨折这一重大公共卫生问题，研究人员通过集成有限元分析(FE)、深度学习(DL)和多目标优化(MOO)算法，对仿生能量吸收结构进行生物力学优化。研究构建了包含100种结构配置的数据库，开发了预测股骨颈力(Fneck)和能量吸收效率(SEAv)的深度神经网络模型，最终使优化结构的Fneck降低23%、SEAv提升65%。该研究为开发高性能髋部防护设备提供了创新方法框架。

　　

随着全球老龄化加剧，老年人跌倒导致的髋部骨折已成为重大公共卫生挑战。据统计，65岁以上人群每年因跌倒导致的死亡高达68.4万例，而髋部骨折患者术后恢复困难，间接致死率高。机械力学上，当股骨近端承受载荷超过骨强度时即发生骨折。现有防护技术如髋部护具、智能气囊和柔性地板虽各具优势，但普遍存在舒适性差、触发机制不明确或临床证据不足等问题。受刺猬尖刺能量吸收机制启发，研究者提出仿生能量吸收结构，但其参数优化与性能提升仍面临挑战。

为突破传统实验和有限元模拟的高成本、低效率局限，来自瑞典皇家理工学院的研究团队在《Knowledge-Based Systems》发表研究，创新性地融合有限元分析(FE)、深度学习(DL)和多目标优化(MOO)技术，对仿刺猬尖刺的能量吸收结构进行生物力学优化。研究通过设计实验(DOE)生成100种结构配置，建立自动化建模流程，开发预测股骨颈力(F_neck)和比能量吸收(SEA_v)的深度神经网络，最终实现防护性能的显著提升。

关键技术方法包括：(1)基于拉丁超立方采样(LHS)生成100种结构参数组合；(2)通过Hypermesh自动化建模和LS-DYNA有限元仿真构建髋部区域模型；(3)开发五层深度神经网络预测F_neck和SEA_v时间序列；(4)采用NSGA-II算法进行多目标优化，评估50,000个样本构建帕累托前沿。

3.1 结构的屈曲效应
通过分析四种典型结构在冲击过程中的变形模式发现，较细长柔软的尖刺更早发生屈曲（约10ms），而粗短坚硬的尖刺屈曲较晚（约15ms）。有限元模拟显示，优化结构能有效控制屈曲进程，使峰值F_neck出现时间与屈曲完成时刻的间隔缩短，这是降低冲击力的关键机制。

3.2 DNN模型评估
开发的深度神经网络在预测F_neck和SEA_v时表现出色：平均绝对误差(MAE)分别低于0.03kN和0.3kJ/m³，决定系数(R²)均超过0.95。特别值得注意的是，模型对峰值F_neck的预测斜率达1.033，与真实值高度吻合。

3.3 帕累托前沿与优化设计
多目标优化揭示出结构参数间的复杂交互作用：尖刺半径和硬度对防护性能影响最大，适当组合可使F_neck降至3.7kN（较基线降低23%），同时SEA_v提升至1103.1kJ/m³（提升65%）。帕累托前沿上的五个特征点显示，最大SEA_{v方案与最小Fneck方案存在显著参数差异，证实了防护性能的多目标权衡特性。}

该研究通过创新方法框架实现了三大突破：首先，将单次有限元仿真时间从数小时缩短至毫秒级，极大提升了优化效率；其次，明确了尖刺几何参数与材料硬度的协同效应机制，为仿生防护设计提供理论依据；最后，优化的结构方案使防护性能指标达到临床实用水平。尽管研究采用简化髋部区域模型且未考虑个体差异，但建立的方法体系可扩展应用于其他防护设备开发。这项发表于《Knowledge-Based Systems》的成果，不仅为老年人跌倒防护提供了切实可行的解决方案，也为生物力学优化领域树立了多学科融合的研究范式。