基于OWAS的人工破拆作业肌肉疲劳骨骼风险分析

目的 探究不良工作姿势对人工破拆作业人员肌肉骨骼损伤(MSDs,Musculoskeletal Disorders)的影响.方法 本文采用工作姿势分析系统(OWAS,Ovako Working Posture Analysis System)对作业人员的不良姿势出现的百分比和负重情况进行分析与评估.结果 数据显示作业人...     

机械行业工人肌肉骨骼损伤的调查

选择机械行业８７９名工人作为观察组,另选年龄、性别、工龄相近的９４６名行政管理人员作为对照组,通过询问调查及体验,观察组人员肌肉骨骼损伤的检出率显著高于对照组（Ｐ０．０１）,且随着工龄延长而升高。体验的各种指标阳性率显著高于对照组（Ｐ０．０１）。患有肌肉骨骼损伤的观察组工人中有９０．３％的人认为长期固定的作业姿势是造成肌肉骨骼损伤的原因。提示：长时间固定的作业姿势是肌肉骨骼损伤的一个危险因素。     

电子行业肌肉骨骼损伤的调查

对２１４１名电子行业坐位作业工人及２４８６名对照组人员的颈、肩、腕和下背肌肉骨骼损伤情况进行了流行病学调查，同时对工人的工作环境及工作场所人机界面进行了调查。结果表明：观察组人员颈、肩、下背、手及腕部肌肉骨骼损伤的患病率明显高于对照组（Ｐ＜０．０１）。且患病率均随工龄延长而升高，观察组高于对照组（Ｐ＜０．０１）。体征检查结果，观察组的颈部活动受限，颈部压痛、颈突轴位挤压试验、肩部活动受限、肩部压痛、Ｔｈｏｍａｓ征及Ｔｉｎｅｌ’ｓ征等项指标阳性率均高于对照组（Ｐ＜０．０１）。患病人群病因构成显示，与工作有关的占病因第１位。因此认为不良的作业坐姿、工龄及重复用力是肌肉骨骼疾患的重要危险因素。     

公交司机肌肉骨骼损伤风险的工效学分析

通过问卷调查,结合Ovako工作姿势分析系统(OWAS)对城市公共汽车司机患肌肉骨骼损伤性疾病的风险进行了评估和分析。分析结果显示,公共汽车司机的颈部和背部存在较大的损伤风险,车辆进站、出站和转弯过程中不良姿势的比例较高。研究结果分别从主观和客观两个方面评估了城市公共汽车司机的职业负荷和可能的职业伤害,对城市公共汽车司机职业健康的促进和工作环境的改进具有一定的实践指导意义。     

基于问卷调查的破拆作业人员肌肉骨骼疾患研究

目的 调查破拆作业人员相关肌肉骨骼疾患(WMSDs)发生情况,对影响身体各部位WMSDs发生的危险因素进行探讨,为破拆作业人员WMSDs预防提供科学依据.方法 采用整群抽样法抽取调查对象,结合《北欧肌肉骨骼疾患调查问卷》(NMQ)和荷兰肌肉骨骼调查问卷(DMQ)对103位作业人员进行问卷调查;运用SPSS26统计分析软...     

公路桥梁焊接工肌肉骨骼损伤风险因子分析

目的 分析公路桥梁焊接作业中的人因风险因子,降低工作相关肌肉骨骼损伤(Work-related Mus-culoskeletal Disorders,WMSDs).方法 利用工作姿势分析法(Ovako Working Posture Analysing System,OWAS),分析作业中不良工作姿势出现比例及风险评估...     

青少年肌肉骨骼疾患相关因素研究回顾及展望

青少年肌肉骨骼疾患是一个需要引起足够重视的问题.现有的研究主要集中在电脑使用、课桌椅匹配和坐姿等相关生理因素的考察.本文对已有的相关研究作了一个总结,提出了青少年肌肉骨骼疾患发生、发展的模型,同时结合中国的实际情况进行了研究展望,以期为进一步研究提供参考.     

机身装配工人肌肉骨骼损伤调查和人机工效负荷水平研究

本研究的目标是描述西南地区机身装配线上工人的肌肉骨骼系统疾患的状况;评估机身装配线上的人机工效负荷水平。采用了纵向回顾和横向观察的研究方法,借助标准的北欧MSDs问卷和人机负荷水平快速暴露（QEC）观察工具,采用SPSS19.0处理数据,p<0.05以判断显著性水平。61个样本中,过去的12个月里,10人中有9人至少有一个身体部位有过MSDs症状;QEC结果显示颈椎（16.86±1.328）和手腕（42.58±4.931）是人机工效负荷非常高的部位。研究结果显示,安全的工作姿势和技巧培训、工作组织需要加强,工作环境布局和辅助劳动工具设计可以有效降低人机工效负荷水平。     

肌肉骨骼疾患风险评估方法趋势研究

目的肌肉骨骼疾患是与工作姿势有关的主要职业病,不仅影响工人的健康,而且对经济造成巨大的损失。而不良的工作姿势是引发肌肉骨骼疾患的主要原因。因此评估工作姿势所造成的肌肉骨骼疾患并采取科学的纠正措施逐渐成为相应领域研究的热点问题。基于现有对肌肉骨骼疾患风险评估方法的研究现状和未来趋势进行分析与展望。方法通过对肌肉骨骼疾患、人因风险评估、人体姿态识别等核心概念的相关文献进行梳理和归纳,论述了肌肉骨骼疾患风险评估的主要方法,并重点分析了图像识别技术在肌肉骨骼疾患风险评估中的应用,结合人体骨架与神经网络算法模型对作业姿势进行识别,探讨了人工智能环境下,基于图像识别的评估方法中待解决的难点问题,对未来可能发展趋势进行预测。结论将肌肉骨骼风险评估方法总结为三大类,并分析其在现场评估应用过程中的优缺点;结合图像识别技术的发展,对肌肉骨骼风险评估提出了展望,即智能化自动化评估、多评估方法融合、多通道特征识别。     

坐姿工作者躯干慢性肌肉骨骼损伤工效学分析

躯干慢性肌肉骨骼损伤(CMI)是坐姿体位工作人群的一类与工作有关疾病．为了研究坐姿体位与颈椎病、肩颈痛和下背痛的联系，文章调查分析了709名坐姿体位、836名坐立交替体位和648名站立体位工作人员躯干CMI患病情况，调查结果表明，坐姿体位人群肩颈和下背部CMI患病率比其他2种体位人群明显升高，不同坐姿体位间患病率也存在差异。结果提示长期坐姿工作是躯干CMI患病危险因素之一，不同坐姿体位对CMI发病也会产生较大影响。     

网店从业人员MSDs的职业病研究

旨在研究MSDs职业病在网店从业人群中的分布情况和影响因素,并给出相应改善建议。研究采用肌肉骨骼疾患调查表,发现样本的年患病率高达94.7%,其中以颈部和肩部患病率最高。因此,需从人体工效学角度科学地设计办公间的布局和人机界面,合理调整工作姿势,尽量保持高频率的工间休息,并结合有氧运动、柔韧练习等运动疗法,以缓解和治疗MSDs。     

基于激光诱导击穿光谱的煤元素分析研究

介绍了利用激光诱导击穿光谱(LIBS)对煤粉进行元素分析的有关技术.利用脉冲激光器激发煤粉样品产生荧光;利用光谱仪、BoxCar、数据采集卡获得荧光光谱数据;利用LabView编程实现煤粉中元素成分分析.文章以煤中碳含量测量为例介绍了元素分析的关键技术.给出测量精度标准偏差(SD)值不超过1.6%,可以满足燃煤电厂对煤...     

制备工艺对PMN-PNN-PZT四元系压电陶瓷结构和性能的影响

通过二次合成工艺制备了0.25 Pb(Mg1/3Nb2/3)O3-0.15Pb(Ni1/3Nb2/3)O3-zPbZrO3-wPbTiO3四元系压电陶瓷,其中w/z=1.6～1.65.研究了合成温度、烧结温度和极化等制备工艺对材料结构和性能的影响.结果表明:在合成温度为1050℃/860℃,烧结温度为1180℃,极化场强为5000V/mm时,材料具有良好的综合性能,其各项主要参数为:d33=(610～633)pC/N,Tc=234～235℃,εT33/ε0=3950～4015,Qm=81,Kp=0.63～0.66,tanδ=(1.7～2.0)%.     

基于实测频响函数主成分的在役网架损伤识别方法

鉴于从实际网架动测中得到的频响函数已受到噪声的污染,会使模态分析出现较大的误差,提出了基于实测频响函数和主成分分析的网架损伤识别方法:用网架实测的频响函数数据作为损伤识别的基本变量,建立损伤识别矩阵,通过主成分分析和变量重构对频响函数进行减消噪处理,利用重构的频响函数前几阶主成分,在低维空间中对损伤信息进行分析、提取,并通过多元控制图,来识别网架的损伤。该方法不需要模态参数,避开了模态参数误差所引起的损伤识别不准问题,不需建立力学模型,对网架边界约束条件和结构型式没有特别的限制。为了验证该方法的可靠性,在试验室完成了足尺网架模型在不同损伤情况下动测试验。结果表明,所提出的损伤识别方法简便可行,结果可靠,尤其对噪声环境下和具有一定非线性网架的损伤识别有良好的适应性。     

基于DEA和SD的区域物流有效性评价及优化研究

从区域物流的物流供给与物流需求等指标入手,构建了广西北部湾区域物流的数据包络分析与系统动力学的评价与改进模型,用此模型分析评价北部湾区域物流的发展现状并对未来发展趋势进行了预测与分析。根据DEA分析出的松弛变量对投入要素进行多次的试验分析,结果表明在实际操作中不一定能够达到理想的相对有效状态,但适当地改变投入要素的输入比例可以达到改善原有问题的目的。将原始物流供需比与理想供需比对比分析,结果表明理想的物流供需比例可以作为北部湾未来物流业的发展参考依据。     

Reliability Analysis of the CNC System Based on Field Failure Data in Operating Environments

Reliability is a measure of how well a product will perform under a certain set of conditions for a specified amount of time especially in the field environments. In this paper, a reliability study of a computer numerical control (CNC) system is described. For this analysis, field failure data from a shop manufacturing factory collected over the course of a year on approximately 20 CNC machine tools during their operating period were analyzed. Based on the field failure data, the two‐parameter exponential distribution was found to be applicable to describe the time between failures of the CNC system from among many distributions including Weibull, gamma, two‐parameter exponential, normal, and logistic using the chi‐squared test. In this paper, we discuss the reliability estimation of the CNC system based on the collected field failure data from a manufacturing factory using the maximum likelihood estimate (MLE) and uniform minimum variance estimate (UMVUE) methods. We also discuss the confidence intervals of the mean residual lifetime and reliability function. The result shows that the UMVUE method can provide much better and more accurate results in estimating the reliability of the CNC system than the MLE. This finding, on the one hand, seems to be obvious because the UMVUE is not only an unbiased estimator but also sufficient statistic with the smallest variance; on the other hand, it is not straightforward to obtain the UMVUE of any complex function, which is the reliability function in this case. This is a very important finding and is very encouraging because it indicates that the reliability analysis of the CNC system based on the UMVUE can be more than compensated by the ability of the complexity of parameter estimation method to better evaluate and predict the reliability of the CNC system. Hence, we believe that it is worth the effort to derive those parameter functions using UMVUE method. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.