一种确定静态情况下不同肌群疲劳抗性的新方法
机器人学
2011-04-08 v1
摘要
在人机工程学和生物力学中，基于最大耐力时间（MET）模型的肌肉疲劳模型常被用于将疲劳效应整合到人机工程学和生物力学应用中。然而，由于这些 MET 模型的经验性原理，该方法存在以下缺点：1）MET 模型不能很好地揭示肌肉生理背景；2）这些 MET 模型没有预测 MET 的通用公式。本文从一个简单的肌肉疲劳模型出发，考虑被动静态施力情况下的外部负荷和最大自主收缩力，扩展出一个理论 MET 模型。通过与 24 个现有经验 MET 模型进行比较，分析了该扩展 MET 模型的普适性。利用数学回归方法，24 个 MET 模型中有 21 个的组内相关系数超过 0.9，这意味着扩展 MET 模型能够以通用且计算高效的方式替代现有 MET 模型。此外，通过数学回归方法可以计算出一个重要参数，即不同肌群的易疲劳性（或疲劳抗性）。其均值和标准差对于预测给定人群在静态操作中的 MET 值非常有用。对可能影响疲劳抗性的因素进行了分类和讨论，但要找出疲劳抗性与影响因素之间的定量关系仍然是一项极具挑战性的工作。
引用
@article{arxiv.1104.1190,
title = {A novel approach for determining fatigue resistances of different muscle groups in static cases},
author = {Liang Ma and Damien Chablat and Fouad Bennis and Wei Zhang and Bo Hu and François Guillaume},
journal= {arXiv preprint arXiv:1104.1190},
year = {2011}
}