心室辅助装置的设计和优化

心室辅助装置的设计，从字面上讲是一个与我们心灵相关的课题。心室辅助装置（简称VAD）是一个用于辅助心脏循环的机电泵，它一般被用来替代虚弱或者丧失机能的心脏。心室辅助装置可以用来单独辅助右心室或者左心室，或者同时辅助两个心室。

这种装置有些用于短期使用，通常用于刚从心肌梗塞（心脏病发作）或心脏手术恢复的患者；有些供长期使用，通常用于患有严重充血性心力衰竭的患者。

通常情况下，长期VAD被用作心脏移植的桥梁，它能使患者能够在医院外等待心脏移植的同时，保持良好的健康状态。然而，在一些情况下，VAD也被用于“目的疗法”，这是心脏移植的替代方案。“目的疗法”为不适合进行心脏移植手术的患者提供长期支持。

 心室辅助装置：脉动泵和连续流泵 

心室辅助装置所使用的泵可以分成两大类：模仿心脏自然脉动功能的脉动泵和连续流泵。脉动式的心室辅助装置使用的是容积式泵。连续流式的心室辅助装置体积更小，而且相比较于脉动式的心室辅助装置更加耐用。连续流式的心室辅助装置一般使用离心泵或者轴流泵。

 不良反应 

使用心室辅助装置常易诱发以下几种不良反应：血栓形成、vonWillebrand综合征和血细胞溶解。这些事件主要取决于流体中的剪切应力、应变速率和湍流能量耗散等，这些数据可以通过可视化流动试验或计算流体动力学（CFD）分析获得的速度场来近似考核。通过优化装置中的各个组件，譬如转子和机匣几何，可以有效地控制上述特性，从而降低上述不良反应发生的概率。

 示例：使用CONVERGE进行心室辅助装置的设计 

这个示例是宾夕法尼亚州立大学医学院应用生物医学工程系正在进行的一个项目的一部分。这项研究的主题是一个用于右心脏支持（RVAD）的离心泵，更具体地说是它的叶轮。目标是在CAESES中为叶轮创建一个灵活的参数化模型，能够快速简单地创建设计模型，并和CFD计算软件CONVERGE链接，用来预测泵的性能曲线，或者基于CFD进行优化，旨在减少泵中的湍流能量耗散（EPS）和回流区域。

完整的心室辅助装置组件

 几何模型设置 

叶轮的初始模型是在SOLIDWORS里预先设计好的，由转子本体以及三个直叶片组成。虽然这个简单的设计看起来很粗糙，但相比于其他潜在解决方案（如箔状叶片），在初步试验中证明该设计与血液也相对较为友好。

在SOLIDWORS建模，心室辅助装置的原始模型

为了进一步改进这个初始设计，在CAESES中建立了参数化的模型，并在叶片吸力面上增加了一个外形为楔形的整流罩。吸力面有着很重要的作用，因为它决定了叶片后面的回流区域的大小和形状，并影响转子叶片的表面效应。

CAESES里心室辅助装置的叶片形状

吸力面整流罩的内表面采用B样条曲线进行建模，保证了在一系列参数控制下它的形状可以灵活变化。其他的几何参数控制着叶片沿径向和周向的大小、拐角的倒角半径以及叶片数等。

叶片形状参数的自动变化

 CONVERGE自动化 

在CAESES里建立好的叶轮模型以及泵的其他流体域模型可以“surface.dat”的格式导出到CONVERGE里，并以它们的颜色的边界ID来定义不同部件。这是为了能够在优化过程中几何模型更新时，能够保持关联性并在CONVERGE中自动分配正确的边界设置。此外，也可以通过对EPS或者应变率之类的值进行预估来区分不同的边界。

在CAESES的“Software Connector”里使用CONVERGE的输入文件可以对模拟过程进行控制。供血泵的边界条件（例如进口流量、出口反压、转速），模拟参数（例如模拟时长、时间步大小和网格尺寸），以及计算设置（计算时使用的CPU核心数目）都可以转化为参数供客户去调整并启动新的CONVERGE模拟，既能手动操作也能自动运行，甚至不需要打开CONVERGE的用户界面。

泵的性能预测包括创建HQ曲线（扬程-流量曲线）。CAESES里的“Design Assembler”引擎（允许用户自行定义特定值的组合）能够完成HQ曲线的模拟，并能在一个自动化过程中完成多流量、多转速的效率测量。效率和体积平均EPS都能沿着HQ曲线绘制，并生成3D视图，（使您）能够对泵的性能有更深入的认识。

基于HQ曲线的效率图

基于HQ曲线的EPS分布图

结果表明，HQ与效率曲面存在凸起，并且对于效率至少具有一个局部最大值。在高转速时多计算几个工况可以更好的判断效率范围。HQ与体积平均EPS曲面在速度和压力梯度方向上具有正斜率，说明与这些物理量有更强的相关性，虽然也与流量有关，但不太明显。

下图显示了随着模拟的进行，泵进/出口横截面上PlHb（血浆游离血红蛋白）的分布情况。PlHb的量级随着溶血的增加而增加，并且它是根据CONVERGE中的湍流能量耗散自定义的函数来计算的。

PlHb浓度的可视化

 优化过程和结果 

使用CAESES里“Design Assembler”引擎和拉丁超立方体抽样来探索研究转子的设计参数。作为一个被广泛采用来寻找设计参数取值范围地方法，“Design Assembler”首先设置较大的参数测试间隔，然后再细化参数域，以便在有限的资源下实现计算效率。随后使用拉丁超立方抽样方法进行DoE（实验设计）过程，在设计参数的精确范围内提供适当的灵敏度分析。最后在DoE流程所确定的设计范围内进行局部优化。

设计变量和目标值的关系图

从DoE研究收集的数据揭示了所考虑的转子参数与EPS的相关性，这将有助于推动未来的优化。在这里，叶片背后的整流罩长度似乎和蜗壳平均EPS评估的趋势最为贴合。更仔细地观察转子表面EPS值发现，转子和蜗壳的EPS值呈负相关性。

继续探究吸力侧几何形状对EPS的影响，局部优化结果显示整流罩长度和两个EPS评估值之间有明显的相关性，叶片内部转角到环形转子主体中心孔的偏移距离似乎也有一定的相关性。然而，这个第一次优化只有10个设计结果，所以收集到更多的数据将有助于更全面的分析这些数据间的关联性。

目前为止的研究都是在应用生物医学工程部进行的，但在未来，研究将转移到宾夕法尼亚州立大学医学院的高性能计算中心。随着计算能力的增强，计划进行更广度的优化，包括增加几何变量、进行更复杂严谨的仿真模拟（更长的计算时长，更细化的网格和大涡模拟）、使用用户自定义的基于EPS的溶血模型、以及基于应变率的血栓敏感性潜力模型。另外，在优化过程中添加RVAD更多的部件，比如蜗壳（以提高模拟的准确性）。

CAESES被用来设计最先进的心室辅助装置，几个关键点如下：

● CAESES包含DoE/优化算法，工作流管理，与外部仿真代码的接口以及高度专业化的参数化CAD系统。所有这些都是建立自动化设计流程的关键组件。

● 能够建立稳定的VAD几何，不会生成失败的几何变体。相比较于其他软件所生成的几何模型，我们软件最重要的一个目标就是通过智能的参数化和基于可靠性模型所获得的100%稳定的几何变体。

● CAESES强大的Meta Surface技术——将一个参数化横截面沿一个特定的方向进行扫略，譬如沿着某一路径，由方程曲线来控制横截面参数在扫略过程中的变化，允许高自由度，同时非常高效的将复杂的自由模型（叶轮叶片或者蜗壳）进行参数化表达。

● 任意约束都可以在模型中建立或被监控。比如制造或包装时（需要考虑到的）的一些限制。

● 能以多种格式输出模型，以匹配您的CFD/网格划分工具。大部分格式都支持部件的命名，这样下游软件就能够对各部件进行识别和命名，以便更好地进行自动化划分网格和设置边界条件。