排序方式: 共有49条查询结果,搜索用时 31 毫秒
1.
坐姿舒适度是一个受多种因素影响的复杂概念。目前还没有完善的评价座椅舒适度的方法,现有的评价方法大多是基于单一分析的,缺乏对问题的多方面分析。提出了一种将实际环境中的调查方法与虚拟环境相结合的新方法。首先,利用运动分析鹰眼数字系统捕捉参与者的身体运动动作,得到人体在空间中的点位信息,然后,将运动分析EVaRT软件与西门子Jack软件进行实时连接。利用JACK软件中的TAT报表工具输出数据,并在MATLAB中使用自行开发的程序计算出不同座椅坐姿的关节角度、扭矩和肌力,并完成数据分析。在分析了所有的运动研究结果后,发现两种类型的椅子之间差异变得明显。与此同时,研究肌肉舒适度指数,探索新的坐姿舒适度评价方法。将坐姿舒适度指数法与人体数字模型相结合,可以对坐姿舒适性进行分析,可用于优化人体坐姿的舒适度。 相似文献
2.
由于达芬奇手术机器人构型特殊,不满足逆运动学解析解的存在条件,传统的运动学建模方法无法求出机器人逆运动学解析解.针对一种类达芬奇手术机器人构型,提出了一种结合旋量理论和消元法相结合的全新运动学建模方法,运用该方法成功求解出类达芬奇手术机器人的逆运动学解析解,解决了类达芬奇手术机器人精确解析解的求解问题.并通过MATLAB/Simulink仿真验证了该方法的正确性,从而丰富了机器人运动学建模和逆运动学解析解的求解理论,为类达芬奇手术机器人提供了一种快速通用的精确解析解求解方法. 相似文献
3.
生物防腐剂对胀袋火腿肠污染菌产气荚膜梭菌的抑菌研究 总被引:2,自引:0,他引:2
从胀袋火腿肠中分离纯化得到惟一的一株厌氧菌,经形态观察、生化试验鉴定为产气荚膜梭菌(Clostridium perfringens)。生物防腐剂的抑菌研究表明:在加热灭菌后,聚赖氨酸对Cl.perfringens具有很好的抑菌作用,最小抑菌浓度(MIC)为0.025%;pH4、95℃处理30min,Nisin仍然具有很好的抑菌作用,MIC为0.020%;迷迭香酸和乳酸钠不能完全抑制该菌生长;不经加热处理的溶菌酶具有很好的抑菌作用,但加热后酶活力大大降低,不能用于火腿肠的防腐。 相似文献
4.
提出了一种侧面散射光光强均匀分布,能量利用合理,制备和安装成本低廉的通体发光光纤及其制备方法。在该光纤中散射体以不同的密度和深度分布在芯层和包层界面处的芯层内。当有传导光在光纤中传输时,部分传导光就会被散射体从光纤的侧面均匀地散射到光纤外。光纤侧面散射光强的均匀性是通过改变光纤不同位置处的衰减系数来实现的,而衰减系数的改变又是通过改变光纤不同位置处散射体的密度和深度来实现的。在建立数学模型的基础上,通过解微分方程,可以推导得出通体均匀发光光纤中衰减系数与传导光传播距离的变化关系公式。此外还提出了一种测定衰减系数与散射体密度以及深度关系的实验方法。这些研究分析为设计制造通体均匀发光光纤提供了思路和理论依据。 相似文献
5.
为了准确捕捉人体下肢关节在不同运动模式下的运动状态,提出一种利用肌电信号进行下肢多关节连续运动预测的方法。采集人体在蹲起运动、膝屈伸运动和上下阶梯运动时的肌电和运动数据进行处理分析,利用肌肉骨骼几何建模软件Opensim建立人体骨骼肌肉仿真模型,并进行逆运动学分析,提取人体下肢关节运动曲线。建立人体下肢在矢状面内的运动与肌电的映射关系,利用麻雀搜索算法优化Elman神经网络,实现对踝、膝和髋关节角度连续变化的预测,与传统的反向传播神经网络、支持向量机回归和Elman神经网络预测结果进行对比。结果表明:利用麻雀搜索算法优化的Elman神经网络在预测下肢关节角度变化中具有更高的精度,且该预测模型在不同运动模式下关节运动预测值与测量值均表现出一定的相关性,相关系数均大于0.89,证明利用肌电信号进行下肢多关节连续运动预测是可行的。 相似文献
6.
叶片的外形设计和翼型的选择是影响风力机性能和产能效率最为核心的技术。提出了一种大型风能发电机组叶片再设计的原理和方法,对叶片模型进行剖析,寻找几何特征,探索制约叶片形状的基本因素,确定叶片截面参数计算公式,利用所开发的叶片翼型自动生成系统,完成了叶片的再设计,并得到了实际应用。结果表明:这种再设计方法满足产品设计需求。 相似文献
7.
8.
9.
10.
疲劳易引发注意力下降,导致稳态视觉诱发脑控系统稳定差、可靠性低等问题。为此,文中提出一种去噪疲劳脑电检测方法。该方法采用经验模态分解将预处理后的脑电信号分解为多个本征模函数(IMF);利用降趋脉动分析法计算每个IMF分量的Hurst指数,从而判断其有效性,无效的IMF分量经过小波阈值降噪后与有效的本征模函数重构成新的脑电信号。然后采用功率谱分析法求出各节律的功率谱密度,组成特征矩阵向量输入支持向量机进行疲劳分类。文中以4名受试者额叶区的脑电信号作为研究对象,得到分类模型准确率为96.07%。实验结果表明,疲劳检测方法更能保留信号中的疲劳成分,其分类效果优于其他分类模型。所提方法在脑控假手系统的在线验证中也有较好的应用效果。 相似文献