Original Article
  • Finite Element Analysis and Optimal Design of Shape Memory Composite Material Stents using Taguchi Method
  • Young Bin Kim*, Suji Kim*, Heechan Song*, Heoung-Jae Chun*†

  • * Department of Mechanical Engineering, Yonsei University, Seoul, Korea

  • 다구찌 방법을 이용한 형상기억 복합재료 스텐트 유한요소 해석 및 최적설계
  • 김영빈*·김수지*·송희찬* ·전흥재*†

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Abstract

Shape memory stents are used for treating vascular conditions like myocardial infarction, angina, and arteriosclerosis through their shape memory behavior. These stents are inserted into blood vessels to expand them, and their performance in terms of flexibility, elastic recovery, and deformation is influenced by their design. In this study, parameters affecting stent structural design were analyzed using Taguchi method, aiming to design structures that consider flexibility, elastic recovery, and deformation. Reflecting the actual conditions faced by stents, ISO standards were incorporated, and finite element analysis was conducted, considering shape memory composite material properties obtained from tensile tests, specifically hyperealstic properties. Ultimately, statistical significance of stent structural design was evaluated through ANOVA (Analysis of Variance), and an improved optimal design model compared to the existing one was proposed.


형상기억 스텐트는 형상기억 거동을 통해 심근 경색, 협심증, 동맥경화 등의 혈관을 질환을 치료할 수 있는 의료기기이다. 형상기억 스텐트를 사용하여 혈관 내 삽입되어 혈관을 확장시킬 수 있으며, 설계에 따라 유연성, 탄성 회복, 변형 등의 성능이 달라지게 된다. 본 연구에서는 다구찌 실험계획법을 이용하여 스텐트의 구조설계에 영향을 주는 파라미터를 분석하고 유연성, 탄성 회복, 변형 등을 고려한 구조 설계를 진행하고자 한다. 실제 스텐트가 겪게 되는 조건을 반영하기 위해 ISO 규격을 반영하고, 형상기억 복합재료 물성을 반영하기 위해 인장시험으로부터 얻은 초탄성 물성을 반영하여 유한요소 해석을 진행하였다. 민감도 분석 및 ANOVA(Analysis of Variance)을 진행하여 스텐트 구조설계 변수의 영향 및 통계적 유의미함을 평가한다. 최종적으로 RSM을 통해 메타모델을 생성하고 기존 대비 개선된 최적설계 모델을 제시하였다.


Keywords: 형상기억(Shape memory), 스텐트(Stent), 유한요소해석(Finite element method), 다구찌 방법(Taguchi method), 자기 반응(Magnetic response)

This Article

Correspondence to

  • Heoung-Jae Chun
  • Department of Mechanical Engineering, Yonsei University, Seoul, Korea

  • E-mail: hjchun@yonsei.ac.kr