基于机器学习的生物材料膜基系统黏弹性力学性能表征方法

目的生物软材料广泛存在于自然界中,在生物科学,生物医学工程,以及软体机器人等领域有重要应用。表征生物软材料的力学性质是生物软材料成功应用的重要前提,然而,生物软材料的力学性质具有时间和空间非均匀等特性,采用传统实验方法很难表征其力学性质。方法基于压痕方法,建立了适用薄膜-基底系统材料的表征方法,表征生物软材料的黏弹性本构参数,并结合机器学习方法,发展了一套多深度感知的生物软材料黏弹性力学性能反演方法。结果本方法不仅考虑了压痕测试时基底弹性对测试结果的影响,并且可以只依据压痕法得到的松弛曲线,准确反演出生物材料的黏弹性本构参数。结论本文发展的方法能够方便快捷地反演出生物材料的黏弹性参数,对推动生物软材料在相关领域的应用具有重要意义。