Metodyka wykorzystania optymalizacji wielokryterialnej do określenia postaci geometrycznej implantu ortopedycznego *

STRESZCZENIE: Celem badań było opracowanie metodyki postępowania podczas wielokryterialnej optymalizacji postaci geometrycznej implantu ortopedycznego przeznaczonego do rekonstrukcji więzadła krzyżowego przedniego znajdującego się w stawie kolanowym. Implant powinien dokładnie zakotwiczać przeszczep w tunelu kostnym oraz przyspieszać wrastanie tkanki kostnej w przeszczep, tak aby mógł on przejąć rolę zerwanego więzadła. Starano się określić optymalną postać geometryczną implantu z uwzględnieniem dwóch kryteriów: wykorzystania maksymalnych własności wytrzymałościowych nieprzekraczających wartości dopuszczalnych oraz optymalnego nasączenia implantu krwią.

SŁOWA KLUCZOWE: implant ortopedyczny, optymalizacja wielokryterialna, sztuczne systemy immunologiczne, optymalizacja postaci konstrukcyjnej, optymalizacja Pareto

ABSTRACT: The scientific goal of the project is multicriterial optimization of the design of an orthopedic implant responsible for supporting the reconstruction of the anterior cruciate ligament. The implant should not only precisely anchor the tendon in the tunnel but, above all – thanks to appropriately selected geometric shape and other design features – accelerate the ingrowth of bone tissue into the grafted tendon. The aim of this research is to define an optimal geometric shape of implants and to determine the impact of this geometric shape on the strength properties and the process of blood perfusion through the implant. All data would be obtained by the computer simulation and scrutiny where the input object is a virtual model describing optimum geometric shape of an implant under multicriterial optimization process for a specific set of criteria.

KEYWORDS: orthopedic implant, multicriterial optimization, Artificial Immune System, optimization of geometric form, Paretooptimality

BIBLIOGRAFIA / BIBLIOGRAPHY:

• Al-Enezi J.R., Abbod M.F., Alsharhan S. “Artificial immune systems – models, algorithms and applications”. IJRRAS. Vol. 3, Iss. 2 (May 2010): pp. 118÷131.
• Ali Diabat, Devika Kannan, Mathiyazhagan Kaliyan, Davor Svetinovic. “An optimization model for product returns using genetic algorithms and artificial immune system”. Resources, Conservation and Recycling. Vol. 74 (May 2013): pp. 156÷169.
• ANSYS CFX-Pre User’s Guide. ANSYS, Inc. Release 12.1. November 2009.
• ANSYS Mechanical APDL Command Reference. ANSYS, Inc. Release 15.0. November 2013.
• ANSYS Mechanical APDL Modeling and Meshing Guide. ANSYS, Inc. Release 13.0. November 2010.
• Fawaz S. Al-Anzi, Ali Allahverdi. “An artificial immune system heuristic for two-stage multi-machine assembly scheduling problem to minimize total completion time”. Journal of Manufacturing Systems. Vol. 32, Iss. 4 (October 2013): pp. 825÷830.
• Ficek K., Patent nr PL 217967 B1 pt. „Implant medyczny do wzmacniania wgajania przeszczepów w rekonstrukcji więzadeł w tunelach kostnych”.
• Ficek K., Gogolewski S. “Bioresorbable Polylactide (PLA) Beads – Autogenous Blood Composite Implants as a Means to Enhance Graft Healing Following Ligament Reconstruction”. Trans. ORS Annual Meeting, Long Beach, CA (Paper No. 0271), 2010.
• Matlab central: http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/?term=tag%3A%22immune+algorithm%22
• www.fizjo-plus.net/acl/
• www.ipipan.waw.pl/~stw/ais/ks/
• www.ortopedika.pl/939-dwupeczkowa-rekonstrukcja-wiezadlakrzyzowego-przedniego
• Wierzchoń S.T. „Sztuczne systemy immunologiczne. Teoria i zastosowania” (in Polish). Warszawa: EXIT, 2001.

DOI: http://dx.doi.org/10.17814/mechanik.2016.2.15