51、外骨骼与自适应夹具在工业应用中的研究与评估

外骨骼与自适应夹具在工业应用中的研究与评估

在工业生产领域,外骨骼和自适应夹具对于改善工作效率和工人健康状况具有重要意义。本文将围绕外骨骼的实验室评估以及自适应夹具在大型产品装配中的人体工程学潜力展开探讨。

外骨骼的实验室评估
  1. 问卷调查评估
    • 研究人员对受试者进行了关于感知用力和感知支撑效果的问卷调查。结果显示,与无支撑场景相比,使用Skelex 360和Lucy 2.0外骨骼的场景中,主观用力感知(RPE)平均值有显著差异。
    • 对于Skelex 360和Lucy 2.0的感知支撑效果,受试者给予了较高评价,Skelex 360平均评分为4.5,Lucy 2.0平均评分为4.75,表明这两款外骨骼都给受试者带来了明显的支撑感受。
  2. 肌电图(EMG)研究结果
    • Skelex 360 :与基线场景相比,在任务执行的后半段,Skelex 360对三角肌有显著的支撑作用。在大部分任务执行过程中,使用Skelex 360时相对肌肉活动为15%MVC,使三角肌得到了10.8%的肌肉缓解,在头顶螺丝拧紧任务中最大卸载效果达到40.6%。但对于竖脊肌,整个任务过程中没有显著的支撑效果。
    • Lucy 2.0 :在几乎整个任务过程中,Lucy 2.0对三角肌都有显著的支撑作用,除了最后5%的时间(放下握住螺丝刀的优势手)。在任务的第一部分(设置螺栓)相对肌肉活动为10%MVC,第二部分(头顶螺丝拧
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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