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有限元（FE）头部模型是研究脑部生物力学的虚拟工具，其预测结果必须达到数值收敛。既往收敛性研究主要关注网格尺寸的影响，而单元公式对模型收敛性的潜在影响往往被忽略。为此，本研究在一个脑部网格尺寸为6.4 mm的原始模型基础上进行修改，生成了三个具有相同网格拓扑结构但单元尺寸不同的衍生模型，即粗网格模型（网格尺寸：12.2 mm）、中等网格模型（网格尺寸：3.2 mm）和细网格模型（网格尺寸：1.6 mm）。在脑部单元中分别采用了三种常用的单元公式，即缩减积分、选择性缩减（S/R）积分和全积分。随后，分别沿轴向、冠状轴和矢状轴对这些模型施加旋转载荷。通过代表性位置处的最大相对位移以及全脑层面的最大主应变第95百分位数来评估网格收敛性。结果表明，采用S/R积分时，原始网格与中等网格之间的差异为5%；而采用缩减积分和全积分时，即使在中等网格与细网格之间，差异仍超过5%。本研究证实，有限元脑模型的网格收敛性会受到单元公式选择的影响，与缩减积分和全积分相比，S/R积分能够实现更快的收敛。该研究为开发具有数值收敛性且计算效率较高的有限元脑模型提供了实用信息。
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摘要
有限元（FE）头部模型是研究脑生物力学的虚拟工具，其预测结果必须达到数值收敛。以往的收敛性研究主要关注网格尺寸的影响，但往往忽略单元形式对模型收敛性的潜在影响。为此，本研究对一个脑部网格尺寸为 6.4 mm 的原始模型进行修改，生成三个网格拓扑相同但单元尺寸不同的衍生模型，即粗网格模型（网格尺寸：12.2 mm）、中等网格模型（网格尺寸：3.2 mm）和细网格模型（网格尺寸：1.6 mm）。脑部单元采用三种常用的单元形式：缩减积分、选择性缩减（S/R）积分和完全积分。分别对这些模型施加沿轴向、冠状面和矢状面方向的旋转载荷。通过代表性位置的最大相对位移，以及全脑范围内最大主应变的第 95 百分位数，评估网格收敛性。结果显示，采用 S/R 积分时，原始网格与中等网格之间的差异为 5%；而采用缩减积分和完全积分时，即使在中等网格与细网格之间，差异仍超过 5%。本研究证实，有限元脑模型的网格收敛性受单元形式选择的影响；与缩减积分和完全积分相比，S/R 积分能够更快地实现收敛。本研究为开发数值收敛且计算效率高的有限元脑模型提供了实用信息。
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作者声明不存在利益冲突。
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VINNOVA
2024-03635
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发布于2026年7月31日。
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脑有限元模型的网格收敛性取决于单元形式
Azilis
Even
，
Zhou
Zhou
，
Svein
Kleiven
bioRxiv
2026.07.30.741810；
doi：
https://doi.org/10.64898/2026.07.30.741810
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脑有限元模型的网格收敛性取决于单元形式
Azilis
Even
，
Zhou
Zhou
，
Svein
Kleiven
bioRxiv
2026.07.30.741810；
doi：
https://doi.org/10.64898/2026.07.30.741810
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关键词：有限元脑模型 · 网格收敛性 · 单元公式 · 脑部生物力学 · 旋转载荷
原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.30.741810v1?rss=1