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基于AnyBody的人体关节动力学仿真文献综述

 2020-04-15 17:38:25  

1.目的及意义

1.目的及意义

1.1研究的目的及意义

背包是一种生活中普遍常见的运输方式,背包从外部施加载荷于人体,会改变人体重心的位置。由于背包重量与常见的低背痛和肌骨系统疾病的关系密切,不同的背包重量和步态对健康影响是大有不同的,本文通过对人体携带背包在行走时的场景进行建模及动力学分析,分析人体关节的受力特点以及能量消耗情况,为背包出行提出有益于人体健康的背包对策。

1.2国内外研究现状分析

数字人体[1]是生命科学和信息科学相结合研究的一个世界科研前沿课题,是跨学科进行交叉研究的一个重要领域。其中的主动人体工程学旨在通过早期发现和减少工作中的风险因素来预防与工作相关的肌肉骨骼疾病work-relatedmusculoskeletal disorders(WMSDs),例如笨拙的姿势和过度的用力。如今,数字人体建模(DHM)工具通过在设计阶段对工作任务和工作场所进行虚拟模拟来支持主动人体工程学(Longo and Monteil, 2011[2])。这些工具集成了多种分析,例如可达性,可见性,和人体工程学风险评估等,以评估各种工作场所的替代方案。

通常情况下可以有两种方法来进行数字人体建模:经验统计建模法和肌肉骨骼建模法。前者包括众所周知的软件程序,如3DSSPP和Jack软件,并利用静态强度模型(Chaffin等,2006[3])来评估由于工作任务请求引起的反应体关节力矩。将这些关节的力矩与经验人口强度数据库进行比较,以估计能够执行任务的人口百分位数,来达到工作任务需求(Bertoloni等人,2012[4])。后一种方法,即肌肉骨骼建模,由AnyBody Modeling Systems(AMS)[5]等软件组成,使用数学建模技术来模拟人类肌肉骨骼结构中的各种肌肉和骨骼。肌肉被建模为具有收缩力的元素,而骨骼则是刚性元素。模型中的每个肌肉都根据其大小分配强度,其最大的优势便是由逆动力学分析来确定优化问题的解决方案(Damsgaard等人,2006[6])。

人体工程学中的“逆动力学问题”[7]由Eduardo Bayo提出,该方案计算出控制机器人手臂的众多电动机中的每一个必须如何移动以产生特定动作,从而使人类可以执行非常复杂和精确的运动所需要的力矩。已有国外团队通过逆动力学仿真,研究出完成一项动作的肌肉贡献与其相应强度之间的比率,即肌肉激活水平,已被用于比较工作状态的可接受性(Pontonnier等人,2014[8])。

经验统计建模法和肌肉骨骼建模法在进行数字人体建模时存在明显的差异,经验统计模型的可靠性在很大程度上取决于在现实中的不同工作条件和状态下通过经验观察的广度。因此,基于经验统计模型的DHM工具的一个关键问题是,它们如何将经验扩展到日常生活中并不是经常见到的工作场景中。而反观基于肌肉骨骼模型的DHM工具应该能够解释各种工作条件中的多样性,通过这种方式可以建造出人类肌肉骨骼结构的详细和更现实的模型。肌肉骨骼模型的关键方面是肌肉模型的准确性和给定任务中肌肉的正确使用。人体由比执行任务所需的肌肉更多的肌肉组成。因此,基本上该模型正确地模拟由中枢神经系统(CNS)选择的标准,以决定各种肌肉的执行以执行给定任务。

至关重要的是,AMS能够识别有利和不利的力量运动方向,以用于主动人体工程学,以减轻由于过度劳累导致的WMSD风险。简而言之,我们相信使用AMS的模型可以支持对背包场景的优化。其输出,如肌肉激活,关节反作用力和各种工作条件下的关节力矩,可为人体工程学家提供有用的信息。因此本文选择肌肉骨骼建模法对人体背包的过程进行建模及动力学仿真,并对仿真结果进行分析。{title}

2. 研究的基本内容与方案

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2.研究(设计)的基本内容、目标、拟采用的技术方案及措施

2.1研究的基本内容

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