44、叉车操作员舒适度与视野评估及电动交通伤害预防研究

叉车操作员舒适度与视野评估及电动交通伤害预防研究

1. 叉车操作员舒适度与视野评估

在叉车操作场景中,操作员的舒适度和视野对于安全高效的工作至关重要。研究通过模拟不同操作场景,对叉车操作员的舒适度和视野进行了评估。

1.1 舒适度评估
  • 评估方法 :使用RAMSIS软件,对不同体型的人体模型(中等男性和小体型女性)在三种不同操作场景下进行舒适度评估。三种场景分别为操作员回头看、看侧视镜和看后视摄像头显示屏。
  • 评估结果
    • 对于中等男性驾驶员人体模型,回头看时舒适度最低,各身体部位的不适指数较高。长期保持这种姿势会影响驾驶员的健康和工作效率,可能导致职业病。不过,回头看时脊柱的压力负荷略低,但差异可忽略不计。
    • 看侧视镜和后视摄像头显示屏时,舒适度有明显改善,不同身体部位的指数变化较小且数值较为稳定。
舒适度评估 场景1(回头看) 场景2(看侧视镜) 场景3(看后视摄像头显示屏)
颈部 8.00 2.90 2.73
肩部 4.99 2.15 2.00
背部 3.23 1.76 2.21
臀部 1.94 1.75 1.23
左腿 2.56 2.28 2.30
右腿 3.24 2.57 2.63
左臂 3.62 1.89 3.07
右臂 3.14 2.96 2.40
不适度 5.47 4.07 4.00
疲劳度 4.31 3.15 3.15
健康指数 4.82 4.93 5.11
平均值 4.12 2.76 2.90
标准差 1.59 0.95 0.96
1.2 视野评估
  • 回头看 :叉车的部分部件会遮挡驾驶员的视线,女性人体模型的可见角度不自然,驾驶员难以确保车辆的安全移动。
  • 看侧视镜 :视野有所改善,但视野范围有限,驾驶员需要在左右侧视镜之间切换以确保安全导航。
  • 看后视摄像头显示屏 :提供了最宽的视野范围,视线无遮挡,且中央显示屏能让驾驶员保持专注。
graph LR
    A[叉车操作视野场景] --> B[回头看]
    A --> C[看侧视镜]
    A --> D[看后视摄像头显示屏]
    B --> B1[部分部件遮挡视线]
    B --> B2[可见角度不自然]
    C --> C1[视野范围有限]
    C --> C2[需切换左右镜]
    D --> D1[视野范围宽]
    D --> D2[视线无遮挡]
    D --> D3[保持专注]
1.3 后视摄像头与侧视镜对比

通过对场景2和场景3的数据进行Student’s t - Test统计分析,发现使用后视摄像头或侧视镜都比回头看更舒适。但使用后视摄像头时的不适指数略高,可能是由于摄像头显示屏的位置较高,驾驶员需要抬头看。调整显示屏位置,使其与驾驶员视线平齐,可能会提高舒适度。

从行业角度来看,侧视镜是一种经济的选择,而后视摄像头能提供更宽的视角。通过合理调整摄像头显示屏的位置,可以减轻操作员的不适。

2. 电动交通伤害预防研究

随着电动交通的普及,其安全问题日益受到关注。电动交通包括电动自行车、电动摩托车和电动滑板车等,具有紧凑、低污染和价格实惠等优点,但也存在较高的事故风险。

2.1 研究目的

对有关电动交通伤害预防的文章进行系统的文献综述,证明该研究的重要性,并探索如何改进现有的预防方法。

2.2 研究过程
  • 数据收集 :使用多个数据库(Web of Science、Google Scholar、Scopus等)收集相关文章。最初搜索“Electric transportation injury”,由于Google Scholar结果众多,将关键词缩小为“Electric transportation injury prevention”,获得了足够的文章进行分析。
搜索词 数据库 文章数量
电动交通伤害 Scopus 149
电动交通伤害 Web of Science 48
电动交通伤害 Google Scholar 126,000
电动交通伤害 Springerlink 6031
电动车辆伤害 Scopus 424
电动车辆伤害 Web of Science 122
电动车辆伤害 Google Scholar 123,000
电动车辆伤害 Springerlink 9352
电动交通伤害预防 Scopus 28
电动交通伤害预防 Web of Science 7
电动交通伤害预防 Google Scholar 66,000
电动交通伤害预防 Springerlink 2605
  • 趋势分析
    • Scopus数据 :直到2002年文章数量增长不明显,此后迅速增加。由于2021年的文章未纳入分析,图表末尾有所下降。
    • Google Scholar数据 :从1993年开始文章数量稳步增加,2010 - 2019年期间,文章数量几乎翻倍。2012年和2016年文章数量有两次大幅增长,可能是在电动车辆伤害研究后开展了相应的预防方法研究。
graph LR
    A[电动交通伤害预防研究过程] --> B[数据收集]
    A --> C[趋势分析]
    B --> B1[多数据库搜索]
    B --> B2[关键词调整]
    C --> C1[Scopus数据]
    C --> C2[Google Scholar数据]
    C1 --> C11[2002年后快速增长]
    C2 --> C21[1993年起稳步增长]
    C2 --> C22[2012和2016年大幅增长]
2.3 研究结果
  • 领先国家 :中国和美国在电动交通伤害预防研究方面处于领先地位。
  • 事故原因 :最常见的事故原因是失去平衡和从移动设备上坠落。
  • 防护情况 :大多数分析的患者未佩戴头盔或适当的防护设备。
  • 预防建议 :提出了一些预防方法,如对移动设备进行注册和向骑手推广安全教育。但为了降低潜在危险,还需要进一步研究以更准确地预测驾驶员的行为或导致事故的因素。
3. 研究总结与启示
3.1 叉车操作研究总结
  • 舒适度方面 :不同操作场景对叉车操作员的舒适度影响显著。回头看这种方式会让操作员承受较高的不适,长期如此会威胁健康和降低工作效率。而使用侧视镜和后视摄像头则能明显改善舒适度,但后视摄像头显示屏的位置需要优化以提升舒适度。
  • 视野方面 :后视摄像头显示屏在提供视野范围和视线无遮挡方面具有明显优势,能让操作员更安全地操作叉车。不过从成本角度考虑,侧视镜是一种较为经济的选择。
评估维度 回头看 侧视镜 后视摄像头
舒适度 较高 较高但需调整位置
视野范围 受限 有限
视线遮挡 无明显遮挡但范围窄
成本 -
graph LR
    A[叉车操作评估维度] --> B[舒适度]
    A --> C[视野范围]
    A --> D[视线遮挡]
    A --> E[成本]
    B --> B1[回头看低]
    B --> B2[侧视镜较高]
    B --> B3[后视摄像头较高但需调整]
    C --> C1[回头看受限]
    C --> C2[侧视镜有限]
    C --> C3[后视摄像头宽]
    D --> D1[回头看有]
    D --> D2[侧视镜无明显遮挡但范围窄]
    D --> D3[后视摄像头无]
    E --> E1[侧视镜低]
    E --> E2[后视摄像头高]
3.2 电动交通研究总结
  • 研究趋势 :从数据趋势可以看出,随着电动交通的发展,关于其伤害预防的研究日益受到关注,文章数量呈现增长趋势。
  • 事故特点 :事故多由失去平衡和坠落引起,且大部分伤者未做好防护措施。
  • 预防措施 :现有的预防方法如设备注册和安全教育有一定作用,但还需要更深入的研究来降低事故风险。
3.3 综合启示
  • 叉车行业 :在叉车设计和操作规范制定中,应充分考虑操作员的舒适度和视野需求。可以通过优化后视摄像头显示屏的位置来提高操作员的舒适度,同时根据实际情况合理选择侧视镜或后视摄像头。
  • 电动交通行业 :相关部门应加强对电动交通的监管,推广安全防护设备的使用,加大安全教育力度。研究机构需要进一步深入研究驾驶员行为和事故因素,为制定更有效的预防措施提供依据。
4. 未来展望
  • 叉车领域 :未来可以进一步研究不同体型操作员对不同操作场景的反应,优化叉车的人机工程学设计。同时,探索新的显示技术和设备,提高操作员的舒适度和视野范围。
  • 电动交通领域 :结合人工智能和大数据技术,更准确地预测驾驶员的行为和事故风险。开发更有效的安全防护设备和智能辅助系统,降低电动交通的事故发生率。
graph LR
    A[未来展望领域] --> B[叉车领域]
    A --> C[电动交通领域]
    B --> B1[研究不同体型反应]
    B --> B2[优化人机工程学设计]
    B --> B3[探索新显示技术和设备]
    C --> C1[结合AI和大数据预测风险]
    C --> C2[开发安全防护设备和智能辅助系统]

总之,叉车操作员的舒适度与视野评估以及电动交通伤害预防研究都具有重要的现实意义。通过不断的研究和改进,可以提高工作安全性和效率,减少事故的发生,为相关行业的发展提供有力保障。

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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