0% Complete
فارسی
Home
/
سی و دومین کنفرانس ملی و دهمین کنفرانس بین المللی مهندسی زیست پزشکی ایران
The Influence of Insertion-Induced Prestress and Viscoelastic Properties in Fixational Stability of Pedicle Screws in UHWMPE block: A Finite Element Study
Authors :
Ahmad Babazadeh Gh
1
Mohammadjavad (Matin) Einafshar
2
Ata Hashemi
3
1- Amirkabir University of Technology
2- Aalborg University, Denmark
3- Amirkabir University of Technology
Keywords :
Finite element analysis،Natural frequency،Modal analysis،Pedicle screw،UHMWPE،Viscoelasticity،Prestress،Prony series
Abstract :
Pedicle screws are critical components in spinal fixation systems, and the stiffness of the screw-bone interaction plays a crucial role in implant success. There are various ways to investigate screw-bone bonding strength, one of which is vibration-based diagnosis of screw-bone structure. While finite element modeling can reduce the time and give the ability to model different geometries and other conditions, properly modeling the vibration behavior of the screw inside bone comes with difficulties. This study investigates the influence of insertion-induced prestress and the viscoelastic properties of ultra-high molecular weight polyethylene (UHMWPE) bone-analog material on the natural frequency of a pedicle screw–block assembly using finite element analysis (FEA). Three models were developed: Model I (linear elastic without prestress), Model II (linear elastic with prestress), and Model III (viscoelastic without prestress). A 3D geometry of the screw and UHMWPE block was constructed, and frequency analysis was performed at three insertion depths (10 mm, 20 mm, and 30 mm). Simulation results were compared with previously published experimental data. Model I underestimated the natural frequency at all depths around 14-30%, while Model II, accounting for screw insertion-induced radial prestress, improved prediction accuracy, reducing errors down to under 18%. Model III, which captured UHMWPE's viscoelastic behavior using a Prony series, showed the closest agreement with experimental data, with errors under 7%. The results highlight the importance of modeling both viscoelasticity and insertion-related prestress to accurately predict dynamic behavior. These findings are useful for improving finite element modeling of modal analysis methods to investigate screw stability in spinal implants.
Papers List
List of archived papers
یادگیری عمیق برای ادراک رباتیک مقاوم در محیط های غیرساختارمند
سجاد یوسفی - مریم پورنجف - سمیرا حسینی - سوسن نصرتی - سمیه باقری
مقایسه روشهای مختلف دوخت تاندون فلکسور دست با استفاده از آنالیز اجزای محدود
امیررضا کاظمی - محمد جعفری - محمد مهدی جلیلی - سید حسین سعید بنادکی
استفاده از یادگیری انتقالی در پاسخ به کمبود طیف در تشخیص بیماری با طیف سنجی رامان
آرام زندی - زهره دهقانی بیدگلی
بررسی و مقایسه روشهای تشخیص جوامع در شبکههای اجتماعی با همافزایی الگوریتمهای تکاملی و یادگیری ماشین
زهرا انیسی نسب - محمد مصلح
EEG-based Schizophrenia Detection Using Spectral, Entropy, and Graph Connectivity Features with Machine Learning
Nazila Ahmadi Daryakenari - Seyed Kamaledin Setarehdan
پیش بینی ریسک بیماری های قلبی- عروقی با استفاده از تکنیک یادگیری گروهی stacking
مهسان یقطینی - حسین اقبالی - محمدعلی اقبالی
هوش مصنوعی و تحول مدیریت استعداد: گذر از رویکرد های سنتی به عصر تکنولوژی
مهسا کریمی دستنائی - مهدی ندری
چیستی و چگونگی شناسایی انجمنها در شبکههای اجتماعی
غزاله حاجی آبادی - مجید عبدالرزاق نژاد
تخصیص منابع مبتنی بر اجماع ترکیبی برای سیستمهای توزیعشده مقیاسپذیر و تحملپذیر خطا در بستر اینترنت اشیا
سالار ذوالفقاری - امین بابازاده سنگر
بررسی سه روش شبکه های عصبی بازمانده ، شبکه عصبی کانولوشنی و مدل های حافظه کوتاه مدت در شناسایی اخبار جعلی
بهاره هاشم زاده - مجید عبدالرزاق نژاد
more
Samin Hamayesh - Version 42.4.6