针对目前坐姿人体全身水平振动研究不够深入的问题,对自己设计的分裂式汽车座椅与普通汽车座椅进行研究,开展汽车座椅舒适性研究。利用电动振动台产生正弦白噪声信号对两种汽车座椅进行水平和垂向振动试验,得到人体坐姿头部传递函数曲线。利用虚拟样机仿真软件Adams/LifeMOD进行坐姿人体水平全身振动仿真实验,最终得出水平方向振动人体头部传递函数曲线在3Hz达到峰值,5Hz时趋于平缓;垂直方向在4Hz达到峰值,7Hz时趋于平缓,验证了分裂式汽车座椅人体头部传递函数曲线的有效性。

提出一种采用人体动作捕捉技术与JACK软件仿真结合的坐姿舒适度评价方法,并利用该方法对坐在座椅前后端的舒适度进行分析与评价。实验选用美国Motion Analysis光学动作捕捉系统,采用EVART软件获取22名受试者分别坐在座椅前后端进行试验动作时各关节的空间点位信,通过MATLAB进行关节角度与关节力矩的计算,结合人机工程理论进行不同坐姿下的舒适度分析;将人体动作实验获取的人体点位信息导入JACK软件,进行实验动作仿真回放,建立人体三维模型求解关节平均强度等相关参数,验证舒适度结果的正确性。通过MATLAB计算与JACK软件运动仿真均得出了坐在座椅后端比坐在座椅前端更满足人体舒适度要求这一结果,研究方法提高了结论的可靠度,为研究坐姿舒适度评价与座椅的优化设计提供了重要参考。

针对上肢主动康复训练中的运动意图识别条件复杂、肢体康复自由度受限等问题,开展基于Kinect的上肢主动康复训练运动意图识别技术研究。经过采用微软体感设备Kinect,获取人体上肢运动信号。建立人体上肢简化模型,模拟计算和预测上肢关节角度变换规律,设计并完成康复训练动作试验。采用卡尔曼滤波结合运动方程,进行数据分析。利用MATLAB得到上肢主动康复训练运动过程的数学模型。数据证明由Kinect获取的人机交互信息,可以实时有效的预测人体上肢运动意图,具有可行性。该技术可以快速有针对性地制定运动康复训练方案,也可为机电系统辅助的神经功能康复技术和神经科学研究提供资源。

旨在量化分析肘关节肌肉疲劳评价算法的性能,寻找一种高质量的肘关节肌肉疲劳评价算法,为肘关节屈曲运动提供一种更加有效的肌肉疲劳实时监测方法。通过采集12名测试对象在不同负载下肘关节进行屈曲运动的表面肌电信号,计算平均频率(MNF),频谱距(SMR),小波方法WIRM1551,模糊近似熵(fApEn)和递归量化分析(RQA%DET)的评价指标,考虑同一疲劳条件下的抗干扰性与不同疲劳条件下的区分疲劳程度的能力比较分析5种疲劳评价算法的性能。疲劳评价算法的抗干扰性由指标的线性回归方程确定系数R2进行评价,区分疲劳程度的能力由线性回归方程斜率k的最大垂直距离Lmax进行评价。统计分析表明,在抗干扰性方面,频谱距SMR相比其他评价算法具有最大的确定系数R2均值,与MNF与RQA%DET的差异具有统计学意义(P<0.05);在区分疲劳程度的能力方面,频谱距SMR在不同负载下均具有...

为了提高手部动作的识别率与响应速度。提出综合特征选择与排列组合的组合特征法并与极限学习计算法(ELM)相结合的多手势模式精准识别方法。首先,运用肌电传感器采集八种手势动作;进而运用去噪技术与起止点检测技术对肌电信号进行预处理;其次,分别提取肌电信号时域、频域、时频域、4阶AR系数和非线性特征,将组合特征法与皮尔森相关系数法和主成分析法(PCA)选优的特征集进行对比;最后,用所选特征集与最优滑动窗相结合,运用极限学习机、神经网络(BP)和支持向量机(SVM)算法进行手势分类。实验结果表明,结合组合特征法与最优滑动窗口设计的ELM算法模型最优,平均识别率高达97.1%,结果超BP算法17.02%,且具有最短的训练与测试时间,有效证明所提方法的精准性和实时性。

针对水平振动下坐姿人体舒适性问题,对其人-椅系统界面的动态压力分布与人-椅系统的振动特性的相关性进行研究,开展水平振动下坐姿人体舒适性研究。利用电动振动台产生正弦白噪声信号,Tekscan压力采集设备采集动态压力,采用ENS(靠背不支撑后背)与EBS(靠背支撑后背)两种坐姿,对汽车座椅进行水平振动实验,得到坐姿人体纵向压力分布图与坐姿人体响应传递函数曲线。通过计算平均压强、标准化平均压力与坐姿人体响应传递率,最终得出水平振动下坐姿人体背部动态压力对5Hz最为敏感,背部响应传递率在4Hz时达到峰值,7Hz时趋于平缓;臀部与大腿动态压力分别对3Hz与9Hz最为敏感;头部响应传递率在3Hz时达到峰值,6Hz时趋于平缓。为汽车座椅设计提供一定理论基础。

为了准确捕捉人体下肢关节在不同运动模式下的运动状态,提出一种利用肌电信号进行下肢多关节连续运动预测的方法。采集人体在蹲起运动、膝屈伸运动和上下阶梯运动时的肌电和运动数据进行处理分析,利用肌肉骨骼几何建模软件Opensim建立人体骨骼肌肉仿真模型,并进行逆运动学分析,提取人体下肢关节运动曲线。建立人体下肢在矢状面内的运动与肌电的映射关系,利用麻雀搜索算法优化Elman神经网络,实现对踝、膝和髋关节角度连续变化的预测,与传统的反向传播神经网络、支持向量机回归和Elman神经网络预测结果进行对比。结果表明:利用麻雀搜索算法优化的Elman神经网络在预测下肢关节角度变化中具有更高的精度,且该预测模型在不同运动模式下关节运动预测值与测量值均表现出一定的相关性,相关系数均大于0.89,证明利用肌电信号进行下肢多关节连续...

为提高汽车座椅设计水平,针对目前汽车座椅在水平振动激励下人体的振动特性研究不深入和水平振动仿真实验方法不新颖等问题,以自行设计改装的分裂式汽车座椅与普通汽车座椅为研究对象,开展人-椅系统的人体水平振动特性研究。通过开展人-椅系统水平振动实验,研究汽车座椅在水平激励下人体的振动特性,实验计算得到振动信号的功率密度谱、加速度加权均方根(AW)以及振动剂量值(VDV),最终计算出水平振动信号的传递率曲线。研究表明:在水平振动实验条件下,相对于普通汽车座椅,通过改进的分裂式汽车座椅传递率峰值更小,具有更好的减震效果,能有效提高汽车座椅的舒适性;人-椅系统的水平振动传递率在2-4 Hz之间达到峰值,在5 Hz左右逐渐趋于平缓,人体头部的传递率峰值略大于肩部的传递率峰值。此外,利用机械系统动力学自动分析软件ADAMS/Life MOD进...

针对脑卒中患者在被动训练阶段使用下肢外骨骼康复机器人的高精度轨迹跟踪控制问题,以下肢外骨骼康复机器人为研究对象,提出一种基于深度确定性策略梯度的PD控制方法。采用Vicon三维动作捕捉系统采集正常人体步行的关节角度作为期望关节角度轨迹并建立下肢外骨骼机器人的动力学模型。该方法根据每次的误差输入以及与动力学模型交互获得奖励值而动态更新自身网络参数,从而自适应输出最佳的PD参数值。仿真结果表明:相较于传统PD控制,该方法髋

人体上肢生物力学分析对上肢动作优化和相关产品的设计具有重要意义.首先,采用实时光学动作捕捉系统采集人体在执行指定动作过程中关键点的实时位置,并使用MATLAB软件设计编写了计算方程,重点对人体上肢的实验数据进行深人分析.然后,将人体肢体简化为球棍模型,运用余弦定理反求人体上肢运动过程中各关节角度的变化值,使用逆向动力学方法求解出人体上肢关节力矩的动态变化值以及通过优化计算得到人体上肢主要肌力的变化量.最后,通过计算人体上肢肌肉的实时负荷率来评价人体上肢运动舒适性,并建立了人体上肢运动舒适指数评价模型.结果表明人体在坐姿下执行指定动作时上肢肌肉处于舒适状态.研究结果为人体上肢动作的深度分析提供了理论基础。