腰椎间盘可以缓冲人体活动载荷,同时,吸收能量来维持脊柱稳定地运动。长时间承受高强度的压缩载荷是导致腰椎间盘突出等退行性疾病成为高发病的重要原因。目前,对于腰椎间盘突出症严重的患者,临床上常采用髓核摘除术予以治疗,由于术后腰椎间盘的结构和材料特性发生改变,使其承载机制和力学性能也随之变化。因此,有必要对正常及退变摘除髓核的腰椎间盘的材料特性和力学性能以及两者之间的差异进行研究。本课题根据参数模型估计的反问题原理,提出将有限元逆方法、响应面试验设计法以及遗传优化算法相结合,对正常及退变摘除髓核的腰椎间盘材料力学特性参数进行识别,并对其材料参数和力学性能的差异展开研究。主要研究内容包括:实验根据人体坐姿承载工况,模拟腰椎间盘受力情况,分别对正常和退变去核羊腰椎间盘进行了压缩载荷下的蠕变实验。实验结果表明,正常和退变去核腰椎间盘的应变随时间呈指数增加,且退变去核腰椎间盘应变显著大于正常腰椎间盘应变。采用有限元逆分析方法,基于响应面法的Box-Behnken试验设计,对腰椎间盘待识别参数范围内的不同水平进行组合。根据实验加载过程,将不同材料参数组合代入腰椎间盘简化模型进行有限元仿真,仿真结果作为响应面模型构建的依据,为响应面模型的构建提供数据支撑。根据响应面法建立由仿真结果与实验结果的均方根误差构成的目标函数,并对响应面模型进行检验和简化,经响应面优化得到一组最佳材料参数,将其代入有限元模型进行检验。将响应面模型作为适应度函数的依据,材料参数的取值范围作为约束条件,利用遗传算法对其进行优化,识别出了与实验结果最接近的材料参数组合。研究表明采用响应面法与遗传算法结合的方法比单纯使用遗传算法计算量小,比单纯使用响应面优化算法识别精度高,且搜索更全面,更接近全局最优。本课题提出的材料参数识别方法实现了对正常和退变去除髓核腰椎间盘的材料参数识别,有效提高了识别效率和精度。该方法对腰椎间盘突出症的临床治疗、修复以及人工构建腰椎间盘等研究具有重要科学意义和理论价值,同时,还可以推广到颈椎间盘、骨、软骨等生物力学的研究中。