6种不良坐姿最伤脊椎

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6种不良坐姿最伤脊椎
    你是否习惯久坐不起、弯腰驼背地拼命工作?你是否经常腰酸背疼、颈肩麻木,下班后痛苦不堪?也许这一切,都因

为你没有重视脊椎的健康。
    脊椎发病年龄前移至20—50岁
    一项最新消息,以腰痛、颈肩疼痛为主要症状的脊椎退变及损伤,其发病呈现出年轻化的趋势,发病年龄从原来的40

—65岁前移至20—50岁,其中九成的白领颈椎或多或少都有问题,大多数办公室人群则腰椎异常。
    事实上,自20岁开始,椎体承重的强度即开始下降,40岁则“是道坎”,从这个年龄开始,下降趋势更加明显。所以说

,职场上的人,哪怕你还很年轻,也需要关注脊椎的健康。
    近百年的医学研究表明,当椎间盘的发育完成后,它的退行性改变就开始了。在多重因素的作用下,它会随着年龄增

长发生不可逆的“衰老”,导致椎间盘原有的吸收负荷、分散应力功能渐渐减退。由于现代人腰肌锻炼少、坐姿不良、长

时间使用电脑等,使腰、颈椎间盘老化尤为明显,由此容易导致脊柱稳固性降低、小关节紊乱及骨质增生等情况发生,

严重者甚至会出现压迫神经和血管的症状。
    在坐立行卧等诸多姿势中,人们普遍认为久坐最伤脊椎,但哪种坐姿杀伤力最大?天津中医药大学第二附属医院康复

科主任郭振强为你一一解说。
    前倾伏案坐:脊椎“压力山大”
    对于长时间坐在椅子上工作的人来说,坐姿恐怕是一天里摆得时间最长的姿势。有时人们会在开始时选择正确的姿势

:端坐,仅腰靠在椅背上,但是看书、写字、整理材料时,不知不觉就会上身向前倾并且弯腰,这样的姿势感觉似乎舒

服一些,其实对脊椎的压力比绷直了背部坐时还要大,最有力的证据是数据——绷直背部坐时脊椎压力是110,而前屈坐

有可能达到166(文中所有数字,均以自然站立时脊椎承受负担指数为100作为基准)。
    绷直后背坐:压力是体重2倍
    研究显示,在没有靠背的椅子上正坐(上身绷直),此时腰椎的压力约为2倍的体重。也就是说,能坐有靠背的椅子,

绝不坐无靠背的椅子。如果坐在无靠背的椅子上,身体向前倾斜约20度时,由于腹肌不需用力,背部肌肉便必须像拉紧的

弓弦一般,用力拉着整个上半身,这种姿势对“腰椎”的压力是体重的3倍。当然,这里所说的腰背肌损伤,并不是因为承

受压力,而是因为长时间持续地收缩。而同样是坐在无靠背的椅子上,如果坐姿完全放松,脊椎的压力反而会小,为92


    上身前屈坐:对腰椎很不利
    不管有没有靠背,也不管身体是否前倾,只要有所支撑,脊椎的压力就会顿减。比如,坐在地上或炕席上时,人们习

惯上身向前屈,这种姿势对腰椎很不利,但如果将两手或肘部撑在大腿上,就会减压不少,为86。
    全身懒散坐:脊椎承压减半
    在所有的坐姿中,有一种坐法颇让脊椎“开怀”,它就是懒散坐,也就是把身体陷在椅子中,屁股完全入位,腰背完全

倚靠,此时的脊椎承压是54。
    开车前倾坐:腰椎不堪负荷
    开车坐也是大多数职场人群无法避免的坐姿,可以说,如果上身完全后靠于椅背上,那么它与坐办公椅的姿势基本相

同。如果上身向前倾或后背离开靠背,比如双臂架在方向盘上,就会对腰椎产生极大负荷。
    长途旅行坐:脊椎极易受伤
    在乘火车、汽车和飞机旅行的时候,我们不得不长时间坐着,特别是,交通工具持续地振动会对脊柱产生连续不断的

冲击,从而加重腰痛。当然,飞机比汽车、火车的振动要小,但是可能存在其他问题。比如,飞行高度达到9000米以上

的时候,机舱内气压仍维持在2000米高度的气压,比海平面的气压低,髓核向外突出的力量也比在地面时大,纤维环就

要承受更大的张力。
    最佳坐姿
    靠住椅背向后倾斜120度
    美国、英国、加拿大的专家们通过各自的研究发现,靠背向后倾斜135度的坐姿让腰椎承受的压力最小。不过,135度坐

姿容易从椅上滑下,所以专家们建议,将椅背角度调整为向后倾斜120度左右为佳。
    如果看电脑时无法完成这个姿势,可以让腰背和臀部完全靠在椅子靠背上,为避免上身向前倾,尽量把椅子靠近书桌

,甚至插到书桌下面。椅子太高时可以在脚下垫个脚凳。最忌臀部坐在椅子前面1/2左右的地方,那样最累腰。席地而坐

时,可在腰背部垫个靠垫倚墙坐,也可以倚墙正坐后,把一条腿蜷起来。
    开车时,切忌不能“猫腰”开车,也忌驾驶座和方向盘间隔距离太大。最好的姿势是将腰背完全倚靠在椅背上,上身微

微后倾。旅途中,应每隔1小时活动身体10分钟,如果能离开座位走动一下最好,实在不行,在座位上每隔一段时间做一

些上身向前弯或者是臀部交替抬起的动作,对脊椎也是好的。最后的方法同样适用于长途乘坐火车或是飞机的人们。
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史优解和群体全局优解的信息,逐步逼近问题的优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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