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在临床实践中，医生们可以构建患者专属的“虚拟血管”，通过模拟血流来辅助诊断心血管疾病、预测血栓风险。然而，血液并非理想液体，其黏稠度会随流速变化，模拟时选用哪种“非牛顿”计算模型，学界一直缺少统一标准，这也导致不同算法得出的结果往往差异明显。该研究在自1919年以来的140项核心研究的基础上，系统梳理并建立了涵盖剪切稀化、黏弹性及屈服应力等特性的血流动力学计算物理评价体系，为全球相关科研人员提供了计算模型选取参考。

据介绍，该研究确立了血液非牛顿特性的科学分界点。在该数值之上，血液的黏稠度基本稳定，就像水一样(可视为普通牛顿流体)；而在此之下(如动脉瘤、血管狭窄区域)，血液就表现出明显的“非牛顿”特性，黏稠度会变化，红细胞更容易聚集。研究系统梳理了包括幂律模型、广义幂律模型、Cross及其修正模型、Bird-Carreau模型、Carreau-Yasuda模型、Quemada模型等模型在内的目前主流的非牛顿流体模型的剪切率适用范围。

血管并不是一根静止不动的硬管，而是一种柔软、富有弹性的生命通道。当血液流经时，不仅血液的推力会让血管壁微微扩张，血管自身的搏动也会反过来推挤、引导血液的流动——这种“互相推动、彼此塑造”的动态，正是医学上所说的“流固耦合”。尤其在动脉瘤或血管严重狭窄等病变区域，血管壁会产生大幅且不规则的变形，这就使传统的血流仿真极易失真甚至计算崩溃，难以给出可信的预测结果。

为此，该研究评价了双向FSI的整体法与分区法求解路径。在分区法体系下，主流的ALE(任意拉格朗日-欧拉)方法在大变形场景下因频繁重网格化导致的计算冗余与收敛瓶颈。为突破这一“网格桎梏”，研究介绍了以光滑粒子流体动力学(SPH)为代表的无网格方法。SPH方法能够天然规避网格扭曲，提升大变形处理灵活性，并实现多相物理界面的精准追踪。