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基于基因表达式编程的坐姿舒适性主观测评模型与系统 总被引:1,自引:0,他引:1
针对坐姿舒适性测评中总体与局部舒适性关联性问题,提出基于基因表达式编程的舒适性主观测评模型。模型的输入变量为6个局部舒适性指标,输出变量为总体舒适性分值与等级。48名被试在实验椅上分别进行坐姿与坐卧姿舒适性主观测评,采用舒适性主观评价量表获取实验数据。通过基因表达式编程舒适性分级算法分别构建了2个耦合模型,并比较了两者的预测效果。实验结果表明,采用基因表达式编程算法预测坐姿主观舒适性是有效的。最后开发了一个坐姿舒适性的主观测评系统,并在实际应用中验证了模型的有效性。 相似文献
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本文以坐姿是目前最普遍的工作方式,座椅是坐姿工作中承载人体的最主要的家具,座椅的尺度变化和姿势变化都是影响舒适度的主要因素为研究背景。通过座面压力测量和身体局部不适评价,分析了座椅和坐姿因素对压力测量参数、身体局部不适和座椅整体感觉的影响,并分析了压力测量参数与身体不适、座椅整体感觉间的相关性。得出了肩部不适与平均压力、平均压力梯度和座椅整体感觉有极其显著的相关性,臀部不适与最大压力、最大压力梯度和平均压力梯度都呈显著相关。座椅设计中座面高度、座面材质和椅背高度是影响座面压力分布和身体不适的主要因素,因而设计座椅时应加强这3个因素的设计以提高坐姿舒适度。 相似文献
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为了减轻长时间因坐姿问题所导致的近视、驼背、工作相关肌肉骨骼疾患的发病几率.设计一款智能化坐姿监测机器人控制系统.将坐姿监测、坐时时长监测和光照环境监测作为机器人基本功能.根据虚拟设计方案制造出实体模型,选取身高在(160~180)cm、体重在(70~90)kg 50名学生为样本,对机器人的坐姿识别和坐时时长准确率进行验证实验.分析结果表明,该机器人对4种坐姿识别准确率均在92%以上,对不同情况下坐时时长监测的准确率高达96%.验证了该机器人的控制系统能达到对坐姿智能化的监测. 相似文献
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