41、节拍工作中特定活动负荷变化以降低身体压力的研究

节拍工作中特定活动负荷变化以降低身体压力的研究

1. 引言

在德国的制造企业中,很大一部分员工参与到节拍工作中。节拍工作能提高生产过程的透明度、提升生产率并减少员工培训时间。然而,节拍工作也带来了问题,尤其是在短周期流程中,它是引发肌肉骨骼疾病和不适的重要风险因素。频繁重复且一致的动作,使得肌肉骨骼系统承受持续的均匀负荷,增加了患病风险。

2020 年,制造业员工因肌肉骨骼疾病导致的缺勤天数占总缺勤天数的 26.8%,造成了 106 亿欧元的附加值损失。由于节拍工作的广泛应用,难以完全摒弃这种工作方式,因此需要新的工作设计方法来适应员工需求。

在工业实践和科学研究中,负荷交替被认为是减轻身体压力的一种可能方法。当进行均匀活动时,相同的运动单元和相关肌纤维通常总是被激活和施压,这可能导致个别肌纤维过载甚至退化。而负荷变化被认为可以保护运动单元避免过载,更大的负荷变化有助于减轻运动单元的压力。但目前缺乏针对这种方法的有效证据,因此本研究项目聚焦于此。

2. 技术现状

2.1 重复性活动的定义

在文献中,重复性活动没有明确的定义,但普遍认为是在短时间内持续对相同肌肉群、肌腱等施加压力,并持续至少 60 分钟的活动。

2.2 负荷和压力的定义

负荷是指系统中影响人体生理或心理压力的外部条件和需求,具有客观性;而压力是人体对负荷的个体内部反应,取决于个人特征。

2.3 生理压力的测量方法

测量压力的方法分为主观和客观两种。主观方法包括使用 Borg 量表询问感知的劳累程度、通过标准化问卷描述身体不适或进行自我评估。但主观方法分辨率低且易

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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