13、数字技术助力肌肉活动研究与合成数据生成

数字技术助力肌肉活动研究与合成数据生成

1. 肩部肌肉活动模拟研究

在相关的模拟研究中,聚焦于肩部承受压力最大的肌肉,具体分析了三角肌(前部)、冈上肌和冈下肌。通过对肩部肌肉结构图示的观察,能清晰看到在施加扭矩较高的周期部分,肌肉活动受影响程度也较高,且三角肌受影响程度大于冈下肌,尤其在周期的最后三分之一,外骨骼支撑对这两块肌肉的活动影响不大。

研究结果以箱线图形式总结展示,涵盖了最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值等信息。对于每块肌肉,每个模拟场景对应一个箱线图。

不同肌肉在模拟中的表现各有特点:
- 冈上肌 :主要负责上臂的外展和外旋,尤其是在外展角度小于15°时。对比图中不同箱线(如0 Nm支撑、2 kg负载和12 Nm、2 kg负载的情况),可发现扭矩支撑对肌肉活动有明显积极影响。同时,负载增加会使数据离散程度增大。
- 冈下肌 :主要负责上臂的外旋。外骨骼支撑对其影响与冈上肌不同,从图中可看到,第二至第四个箱线的上四分位数和最大值非常接近,主要是四分位间距发生变化,这表明外骨骼支撑能有效减轻冈下肌的负担。
- 三角肌(前部) :在手臂向前抬起动作中起主要作用,是该活动中最重要的肌肉。从图中第二至第四个箱线可明显看出,随着扭矩逐渐增加,各项数值持续下降;而负载增加会导致肌肉活动明显增强,数据离散程度也随之增大。

模拟结果总体显示,较高的支撑扭矩会降低三角肌(前部)、冈下肌和冈上肌的肌肉活动,在低负载和高支撑情况下,肌肉活动最低。并且在本次模拟的动作中,平均肌肉活动的增加与负载的恒定增加大致呈线性关系,但无法预

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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