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Engineering

मानव प्रेरित विशेषता क्षेत्र में मैदान पैदल चलने वालों का व्यवहार के आधार पर कंपन के सिमुलेशन

Published: April 13, 2016 doi: 10.3791/53668
Automatic Translation
1, 1, 1, 2
1Department of Civil Engineering, KU Leuven, 2Department of Civil Engineering, KU Leuven, Technology Campus Ghent

Summary

एक प्रोटोकॉल में मैदान पैदल यात्री व्यवहार के लक्षण वर्णन और जिसके परिणामस्वरूप संरचनात्मक प्रतिक्रिया के अनुकरण के लिए प्रस्तुत किया है। फील्ड परीक्षण है कि पेसिंग पहचान सीटू दर और प्रतिभागियों के बीच तुल्यकालन दर सिमुलेशन और मानव प्रेरित भार के सत्यापन के लिए एक आवश्यक इनपुट का गठन प्रदर्शित करता है।

Abstract

पतला और हल्के संरचनाओं के लिए, कंपन serviceability चिंता बढ़ रही है, अक्सर महत्वपूर्ण डिजाइन की आवश्यकता का गठन करने की बात है। डिजाइन मानव प्रेरित लोड के तहत गतिशील प्रदर्शन द्वारा शासित साथ, एक मजबूत मांग के सत्यापन और वर्तमान में उपलब्ध लोड मॉडल के शोधन के लिए मौजूद है। वर्तमान योगदान में मैदान पैदल यात्री व्यवहार के लक्षण वर्णन के लिए एक 3 डी जड़त्वीय गति ट्रैकिंग तकनीक का उपयोग करता है। तकनीक को सबसे पहले इसी जमीन प्रतिक्रिया बलों के एक साथ पंजीकरण के साथ प्रयोगशाला प्रयोगों में परीक्षण किया है। प्रयोगों व्यक्तियों चलने के साथ ही ऐसे कूद और bobbing के रूप में तालबद्ध मानव गतिविधियों में शामिल हैं। यह पता चला है कि पंजीकृत गति गतिविधि के समय संस्करण पेसिंग दर की पहचान के लिए अनुमति देता है। साथ में व्यक्ति के वजन और सामान्यीकृत बल साहित्य में उपलब्ध मॉडलों के आवेदन के साथ की पहचान की समय-संस्करण पेसिंग दर चार की अनुमति देता हैमानव प्रेरित लोड acterize। इसके अलावा, वायरलेस मोशन ट्रैकर्स के बीच समय तुल्यकालन प्रतिभागियों के बीच तुल्यकालन दर की पहचान करने की अनुमति देता है। बाद में, तकनीक के लिए एक वास्तविक पैदल चलनेवालों को पुल, जहां दोनों व्यक्तियों और प्रेरित संरचनात्मक कंपन की गति पंजीकृत हैं पर प्रयोग किया जाता है। यह दिखाया गया है कि कैसे विशेषता में मैदान पैदल यात्री व्यवहार प्रेरित संरचनात्मक प्रतिक्रिया अनुकरण करने के लिए लागू किया जा सकता है। यह दिखा दिया है कि पेसिंग पहचान सीटू दर और तुल्यकालन दर सिमुलेशन और मानव प्रेरित भार के सत्यापन के लिए एक आवश्यक इनपुट का गठन। प्रस्तावित पद्धति का मुख्य संभावित अनुप्रयोगों मानव संरचना बातचीत घटना के आकलन और वास्तविक यातायात की स्थिति में पैदल चलने वालों के बीच संबंध के लिए उपयुक्त मॉडल का विकास कर रहे हैं।

Introduction

दक्षता के आर्थिक मांग और की (नया) सामग्री, वास्तुकारों और इंजीनियरों सीमाओं जोर दे रहे हैं कभी लंबे समय तक, लम्बे और हल्का संरचनाओं का निर्माण करने के लिए बढ़ती ताकत से प्रेरित है। आमतौर पर, प्रकाश और पतला संरचनाओं एक या एक से अधिक प्राकृतिक आवृत्तियों है कि ऐसे चलने के रूप में आम मानव गतिविधियों, चल रहा है या कूद के प्रमुख स्पेक्ट्रम के भीतर झूठ है। (निकट) गुंजयमान उत्तेजना के अधीन होने की संभावना है, वे अक्सर मानव गति के लिए अनावश्यक रूप से उत्तरदायी हैं, 1 परेशान या भी हानिकारक कंपन में जिसके परिणामस्वरूप। इन पतला और हल्के संरचनाओं के लिए, कंपन serviceability चिंता बढ़ रही है, अक्सर महत्वपूर्ण डिजाइन की आवश्यकता का गठन करने की बात है।

मानव गति और जिसके परिणामस्वरूप जमीन प्रतिक्रिया बल (GRFs) आम तौर पर प्रयोगात्मक प्रयोगशाला परिस्थितियों में पहचाने जाते हैं। 'रूढ़िवादी' हो ग्रहण कर रहे हैं क्या - - वर्तमान में, डिजाइनरों पर भरोसा करने के लिए मजबूर कर रहे हैं बराबर एलoad मॉडल, एक व्यक्ति बल माप से upscaled। डिजाइन उच्च घनत्व भीड़ के तहत गतिशील प्रदर्शन द्वारा शासित साथ, एक मजबूत मांग के सत्यापन और वर्तमान में उपलब्ध लोड मॉडल के शोधन के लिए मौजूद है।

वर्तमान प्रोटोकॉल पैदल चलने वालों की स्वाभाविक गति के लक्षण वर्णन के लिए एक 3 डी जड़त्वीय गति ट्रैकिंग तकनीक कार्यरत हैं। यह दिखाया गया है कि कैसे इस जानकारी को पैदल चलने वालों के साथ ही इसी प्रेरित भार के बीच सह-संबंध को परिभाषित करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। बाद में एक चरण में, विशेषता पैदल यात्री व्यवहार संख्यानुसार प्रेरित संरचनात्मक प्रतिक्रिया अनुकरण करने के लिए प्रयोग किया जाता है। पंजीकृत संरचनात्मक प्रतिक्रिया के साथ तुलना पैदल चलने वालों की मौजूदगी की वजह से भिगोना गयी, बेहिसाब मानव संरचना बातचीत घटना, जैसे के प्रभाव यों की अनुमति देता है। कार्यप्रणाली एक वास्तविक पैदल चलनेवालों को पुल पर पूर्ण पैमाने पर प्रयोगों के लिए यह साफ है जहां संरचनात्मक प्रतिक्रिया और बराबर का प्रस्तावticipants एक साथ पंजीकृत हैं।

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Protocol

सभी प्रक्रियाओं यू लोवेन विश्वविद्यालय अस्पताल की नैतिक समिति द्वारा अनुमोदित किया गया और प्रत्येक विषय भागीदारी करने से पहले एक प्रश्न के लिखित सूचित सहमति दे दी है।

1. 3 डी गति ट्रैकिंग: विन्यास और डाटा अधिग्रहण

  1. सुनिश्चित करें कि अलग-अलग सेंसर पूरी तरह से चार्ज किया जाता है (चित्रा 1 ए)। इस कदम के बारे में 1 घंटा लेता है, लेकिन दिन वास्तविक माप करने से पहले पर प्रदर्शन किया जा सकता है। निर्माता के चार्ज प्रोटोकॉल का पालन करें।
  2. मीट्रिक टन प्रबंधक - डाटा अधिग्रहण 2:
    1. (सभी वायरलेस स्वामी सक्षम वायरलेस विन्यास>) सेंसर के साथ वायरलेस कनेक्शन सक्षम और वांछित नमूना दर निर्दिष्ट करें।
      नोट: पैदल यात्री व्यवहार का सही लक्षण वर्णन के लिए अनुमति देने के लिए, कम से कम 60 हर्ट्ज का एक नमूना दर की सलाह दी है। अलग-अलग सेंसर रिकॉर्ड 3 डी रैखिक त्वरण, कोणीय वेग (पृथ्वी) चुंबकीय क्षेत्र और वायुमंडलीय दबाव डेटा।
    2. परिचालन मोड को सक्रिय करने और माप मोड आरंभ: (> वायरलेस विन्यास सभी वायरलेस आकाओं पर माप शुरू) के बारे में 1 मिनट के लिए सेंसर के साथ धीमी गति से आंदोलनों।
    3. सभी सक्रिय सेंसर (देखें> प्रदर्शन> जड़त्वीय डेटा) के जड़त्वीय और चुंबकीय डेटा प्रदर्शित करें। सुनिश्चित करें कि है, जबकि स्थिर, सेंसर के उन्मुखीकरण का मौका नहीं करता।
      नोट: स्थिर संवेदक के एक बदलते रुख एक चुंबकीय परेशान पर्यावरण जिससे गलत उन्मुखीकरण जानकारी का संकेत होता है और।
  3. अभिविन्यास रीसेट: एक वस्तु / बढ़ रहा रीसेट लागू करें (वस्तु / बढ़ रहा रीसेट> उन्मुखीकरण रीसेट) प्रयोगों (चित्रा 1 बी) 2 की वैश्विक संदर्भ फ्रेम को परिभाषित करने के लिए।
  4. संवेदक के रूप में संभव के रूप में बंद बड़े पैमाने पर की शारीरिक केंद्र (कॉम) पांचवें काठ कशेरुकाओं (चित्रा 1 सी) के स्तर पर स्थित करने के लिए रखें। एस के साथ प्रत्येक प्रतिभागी पर कसकर और मजबूती के साथ एक एकल सेंसर जकड़नाखासकर क्लिक में पूरे शरीर की पट्टियाँ (चित्रा 1 सी) बनाया गया है।
  5. आवश्यकता के रूप में रिकार्ड डेटा।
  6. ब्याज (फ़ाइल खोलने) के रिकॉर्ड लोड निर्यात सेटिंग्स (उपकरण> Preferences> निर्यातकों) निर्दिष्ट और बाद के विश्लेषण 2 (फ़ाइल> निर्यात) के लिए त्वरण (और ओरिएंटेशन मैट्रिक्स) निर्यात डेटा।

2. सेना प्लेट: सेटअप और विन्यास

नोट: वर्तमान कदम GRFs रजिस्टर करने के लिए एक शक्ति प्लेट के आवेदन पर चर्चा। मामला है कि एक पैदल / चल व्यक्ति शामिल है, बल प्लेटों की एक श्रृंखला या एक instrumented ट्रेडमिल लोडिंग बाद के चरणों में 3 से प्रेरित रजिस्टर करने के लिए इस्तेमाल किया जाएगा, प्रोटोकॉल ही अनुरूप है।

  1. सुनिश्चित करें कि बल प्लेट सुरक्षित रूप से प्रयोगशाला मंजिल (चित्रा 2) के लिए तय हो गई है।
  2. डिवाइस और अधिग्रहण सेटिंग्स 4 (NDI ओपन पर कब्जा> डेटा> डिवाइस सेटिंग्स> Setti विन्यस्त करेंNGS)। उचित "लाभ" और "नमूना दर" का चयन करें। विन्यस्त करें और बाहरी ट्रिगर सेटिंग्स की जाँच करें, अगर 4 की आवश्यकता है।
    1. वांछित सटीकता और इसमें शामिल लोड हो रहा है प्रकार के अनुसार लाभ और नमूना दर चुनें। वर्तमान आवेदन के लिए, 128 (अधिकतम शक्ति 4879 एन) और एक नमूना दर 200 हर्ट्ज की बढ़त का उपयोग करें।
  3. शुरू और एक खाली बल थाली के साथ प्रत्येक परीक्षण के अंत में: सेना प्लेट धड़ा जब खाली (NDI ओपन पर कब्जा> डेटा> डिवाइस सेटिंग्स> Settings> बारदाना)।
  4. सत्यापन के लिए, इससे पहले कि बल थाली के शीर्ष पर हैं और प्रत्येक परीक्षण के बाद एक ज्ञात वजन रखें।
    नोट: वर्तमान आवेदन में 5 किलो का एक जन, प्रयोग किया जाता है लेकिन, एक और प्रसिद्ध कठोर द्रव्यमान (> 2 किलो) के उपयोग के लिए समान रूप से इस सत्यापन परीक्षण सेवा कर सकते हैं।
  5. रिकार्ड और GRF डेटा के रूप में आवश्यक बचाने के लिए। बाद के विश्लेषण के लिए 4 GRFs निर्यात करें।

3. स्ट्रक्चरल Accele का मापनराशन

नोट: वर्तमान कदम संरचना पर एक या एक से अधिक प्रासंगिक स्थानों पर संरचनात्मक कंपन इकट्ठा करना है। वर्तमान आवेदन GeoSIG ग्राम रिकार्डर (चित्रा 3) संरचनात्मक accelerations रजिस्टर करने के लिए कार्यरत हैं। शामिल आवेदन के लिए उचित विशेषताओं के साथ अन्य संवेदक प्रकार, समान रूप से लागू किया जा सकता है।

  1. सुनिश्चित करें कि अलग-अलग सेंसर पूरी तरह से चार्ज किया जाता है। यह कदम कई घंटे लग सकते हैं, लेकिन दिन वास्तविक माप करने से पहले पर प्रदर्शन किया जा सकता है। निर्माता के चार्ज प्रोटोकॉल का पालन करें।
  2. सेंसर के स्तर और, यदि आवश्यक हो, (उदाहरण के लिए चुंबक का उपयोग करके) प्राथमिक संरचना करने के लिए उचित निर्धारण प्रदान करते हैं: प्राथमिक संरचना का इच्छित स्थानों पर सेंसर स्थापित करें।
    नोट: दिए गए व्यक्ति की उच्च जन रिकार्डर (> 6 किलो) और शामिल कम आवृत्ति दोलन (<6 हर्ट्ज) ग्राम, कोई अतिरिक्त निर्धारण इस मामले में जरूरी हो गया था।
  3. भू के लिएदास डाटा अधिग्रहण 5: कॉन्फ़िगर और वायरलेस नेटवर्क जीएमएस और सेंसरों 5 के साथ कनेक्शन सक्षम। समय सेटिंग्स और तुल्यकालन सेटिंग्स (यदि आवश्यक) चेक (सही संवेदक पर क्लिक करें> अधिक जानकारी)।
  4. इच्छित स्थान पर सेंसर स्थिति और वैश्विक संदर्भ फ्रेम के साथ समझौते में उन्हें स्तर।
  5. GeoDAS डाटा अधिग्रहण के लिए 5: दर्ज आंकड़ों के निर्यात बाद के विश्लेषण के लिए (सही सेंसर> साधन कंट्रोल> एक अनुरोध> उपयोगकर्ता अनुरोध> GETEVT 5 भेजें पर क्लिक करें)।

4. एक नियंत्रित प्रयोगशाला वातावरण में प्रयोगों

  1. कॉन्फ़िगर / सेटअप 3 डी गति ट्रैकिंग (धारा 1 में चर्चा)।
  2. कॉन्फ़िगर / सेटअप बल प्लेट (धारा 2 में चर्चा)।
  3. आपरेशन के दौरान: नेत्रहीन वास्तविक समय उनके परिचालन मोड सत्यापित करने के लिए दोनों वायरलेस जड़त्वीय सेंसर और बल प्लेट की माप की जाँच करें।
  4. प्रतिभागियों से पूछोबल प्लेट पर कदम और कम से कम 30 सेकंड के लिए अभी भी खड़ा करने चींटी: यह प्रत्येक व्यक्ति के वजन की पहचान करने की अनुमति देता है।
  5. Metronome संकेत विन्यास करें: वांछित लय, यानी, मौलिक मजबूर कर आवृत्ति का चयन करें।
    नोट: metronome संकेत आसानी से मुफ्त ऑनलाइन या स्मार्टफोन अनुप्रयोगों का उपयोग विन्यस्त किया जा सकता है।
  6. दोनों बल प्लेट और वायरलेस जड़त्वीय सेंसर के डेटा रिकॉर्डिंग शुरू करें।
  7. भागीदार पूछो वांछित गतिविधि शुरू करने के लिए: घूमना, कूद या (लक्षित पेसिंग) दर के रूप में metronome संकेत ने संकेत पर bobbing (चित्रा 4 देखें)।
  8. लोड हो रहा है चक्र, जैसे, कदम, कूदता है या bobbing चक्र का चुना संख्या रिकॉर्ड। भागीदार पूछो बल थाली से दूर पाने के लिए।
    नोट: सत्यापन उद्देश्यों के लिए यह इन उतार दिया परिस्थितियों में कुछ अतिरिक्त रिकॉर्डिंग समय पर विचार करने की सलाह दी है। साहित्य में, वहाँ कम से कम संख्या में लोड हो रहा है चक्र ग के लिए आवश्यक के बारे में कोई स्पष्ट राय हैharacterize चक्र करने वाली चक्र variabilities 6। अनुभव और में प्रस्तुत काम पर आधारित [6], यहाँ प्रस्तुत अध्ययन लगातार 60 चक्र जिससे पहली और आखिरी पांच लोड हो रहा है चक्र आगे के विश्लेषण से बाहर रखा गया है और शुरुआत के परीक्षण के अंत में लोड हो रहा है पैटर्न में अनियमितताओं को बाहर करने का मानता है।

5. प्रयोगों बगल में

  1. कॉन्फ़िगर / सेटअप 3 डी जड़त्वीय सेंसर कि प्रतिभागियों की गति को ट्रैक के नेटवर्क (धारा 2 और चित्रा 5 देखें)।
  2. / सेटअप कॉन्फ़िगर वायरलेस accelerometers कि संरचनात्मक accelerations रजिस्टर के जीएमएस नेटवर्क (धारा 4 देखें)।
  3. आपरेशन के दौरान: (नेत्रहीन) वायरलेस जड़त्वीय सेंसर की वास्तविक समय माप उनके परिचालन मोड सत्यापित करने के लिए जाँच करें।
  4. एक स्पष्ट प्रोटोकॉल है कि इसमें शामिल माप प्रणाली, यदि आवश्यक सिंक्रनाइज़ करने के लिए अनुमति देता है परिभाषित करें।
    नोट: यह कदम जरूरी है कि जब भी शामिलडाटा अधिग्रहण प्रणाली एक ट्रिगर या आम चैनल की कमी के कारण प्रत्यक्ष तुल्यकालन के लिए अनुमति नहीं है। उत्तरार्द्ध वायरलेस माप सिस्टम सीटू प्रयोगों (5.1 और 5.2) में में लागू करने के लिए मामला है। इसलिए, एक स्पष्ट प्रोटोकॉल साइट है कि डेटासेट ऑफ़लाइन सिंक्रनाइज़ करने के लिए अनुमति देता है पर अपनाया गया है। वर्तमान आवेदन में, शामिल माप सिस्टम शुरुआत है और प्रत्येक परीक्षण के अंत में, एक समान घटना के पंजीकरण, यानी, प्रभाव के माध्यम से सिंक्रनाइज़ कर रहे हैं, शामिल माप सिस्टम में से प्रत्येक के कम से कम एक संवेदक द्वारा दर्ज की गई। ठीक से गठबंधन समय वैक्टर बाद में इन घटनाओं के ऑफ़लाइन संरेखण के माध्यम से प्राप्त कर रहे हैं।
  5. Metronome संकेत विन्यास करें: बगल में, एक megaphone के उपयोग बढ़ाना लक्षित हरा आवश्यक है।
  6. प्रयोग के repeatability की जाँच करने के परीक्षणों के लिए पर्याप्त संख्या में ले लीजिए। अनुभव के आधार पर, लेखकों में कम से कम 3, या अधिमानतः 4, रिकॉर्ड करने के लिए सिफारिश टीआरials।

6. डेटा विश्लेषण

  1. पूर्व प्रक्रिया शामिल उपकरण के कच्चे डेटा के रूप में आवश्यक: इस तरह अप्रासंगिक उच्च आवृत्ति योगदान और माप शोर के रूप में अवांछित प्रभावों को दूर करने के लिए उचित फिल्टर लागू करें, और निर्माता प्रोटोकॉल के अनुसार प्रासंगिक समय खिड़की बरकरार रहती है।
    नोट: छानने विशेषताओं आवेदन के अनुसार चुना जाना चाहिए। वर्तमान अध्ययन में, MATLAB सिग्नल प्रोसेसिंग टूलबॉक्स 7 शामिल सभी संकेतों के लिए 20 हर्ट्ज पर एक कम पास एक कट ऑफ आवृत्ति के साथ छानने के प्रदर्शन करने के लिए लागू किया जाता है।
  2. प्रत्येक भागीदार के लिए: कंप्यूट असतत फूरियर कॉम MATLAB सिग्नल प्रोसेसिंग टूलबॉक्स 7 का उपयोग करने का पंजीकृत accelerations के बदलने और प्राप्त स्पेक्ट्रम में मौलिक हार्मोनिक के प्रमुख चोटी की आवृत्ति के रूप में औसत लोड हो रहा है आवृत्ति पहचान।
  3. किसी भी दो लोड चक्र के समान नाममात्र घटनाओं के बीच में समय की पहचानविधि [3] या PediVib MATLAB टूलबॉक्स 8 की lc_timing उपकरण में विस्तृत का उपयोग कर रहा है
    1. डेटा वेक्टर (lc_timing> लोड) लोड।
    2. नमूना दर निर्दिष्ट करें और औसत लोड हो रहा है आवृत्ति का अनुमान है। , प्रासंगिक समय खिड़की निर्दिष्ट करें, यदि आवश्यक। नाममात्र समान घटनाओं की पहचान समय, यानी, लोड चक्र (lc_timing> सहेजें) को बचाओ।
  4. (के रूप में पहचान की 6.3) बाद में लोड चक्र के बीच में औसत समय का विलोम के रूप में औसत लोड हो रहा है आवृत्ति की गणना करें।
  5. प्रयोगशाला में प्रयोगों के लिए: प्रक्रिया दोनों परिणामस्वरूप जमीन प्रतिक्रिया बलों और प्रत्येक व्यक्ति की कॉम पर पंजीकृत accelerations के लिए 6.3 में विस्तृत लागू करें।
    नोट: के रूप में सीटू प्रयोगों जहां GRFs सीधे मापा नहीं जा सकता है के लिए आवेदन यह कदम प्रक्रिया के लिए सत्यापन के रूप में कार्य करता है। विधि में विस्तृत [3] से पता चलता है कि कैसे के समय संस्करण पेसिंग दरपैदल यात्री accelerations व्यक्ति की कॉम के पास पंजीकृत है और फलस्वरूप GRFs के बीच संबंध निस्र्पक द्वारा की पहचान की जा सकती है।
  6. बगल में प्रयोगों के लिए: प्रक्रिया प्रत्येक व्यक्ति की कॉम पर पंजीकृत accelerations के लिए 6.3 में विस्तृत लागू करें।

7. सिमुलेशन और संरचनात्मक प्रतिक्रिया का विश्लेषण

नोट: बाद के चरणों में MATLAB 7 का उपयोग कर प्रदर्शन कर रहे हैं। संरचनात्मक प्रतिक्रिया PediVib उपकरण बॉक्स, एक MATLAB टूलबॉक्स लेखकों 8 द्वारा विकसित (चित्रा 6) का उपयोग कर गणना की जाती है: मानव प्रेरित बलों सामान्यीकृत लोड मॉडलों के आवेदन के माध्यम से निर्धारित कर रहे हैं ली एट अल द्वारा परिभाषित के 9 (पैदल) और Bachmann। एट अल। 1 (कूद, चल रहा है और बर्बर लोड हो रहा है), और संरचनात्मक मॉडल मोडल में तैयार की है निर्देशांक 10। साथ मैनुअल ट्यूटोरियल है कि स्पष्ट रूप से वर्णन शामिलपीछे पीछे जाना।

  1. संरचनात्मक प्रतिक्रिया के सिमुलेशन
    1. परीक्षण संरचना के मोडल मानकों को परिभाषित करें: प्राकृतिक आवृत्तियों, मोडल भिगोना अनुपात, बड़े पैमाने पर सामान्यीकृत मोडल विस्थापन, इसी नोड्स (PediVib> संरचनात्मक मापदंडों> नई) का समन्वय करता है। नेत्रहीन मोडल इनपुट जानकारी (PediVib> संरचनात्मक मापदंडों> देखें) की जाँच करें।
    2. पैदल यात्री की विशेषताओं और इसी प्रेरित लोड परिभाषित करें: लोड के प्रकार, वजन, पथ / स्थान, औसत पेसिंग दर, प्रत्येक लोड चक्र की शुरुआत चलने (PediVib> एकल पैदल यात्री> नई)। चलाने के लिए और शामिल प्रतिभागियों के लिए नकली संरचनात्मक प्रतिक्रिया बचाने के लिए। नेत्रहीन परिणाम (PediVib> एकल पैदल यात्री> देखें) की जाँच करें।
  2. अलग-अलग प्रतिक्रियाओं के superposition, यानी, इसी वैक्टर के माध्यम से योग के माध्यम से कुल संरचनात्मक प्रतिक्रिया की गणना, और मापा संरचनात्मक प्रतिक्रिया के साथ परिणाम की तुलना,जैसे, एक आंकड़ा जो मापा और नकली संरचनात्मक प्रतिक्रिया को प्रदर्शित करता है बनाने के द्वारा।

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Representative Results

सबसे पहले, यह दिखाया गया है कि कैसे व्यक्तियों की कॉम के पास पंजीकृत accelerations फलस्वरूप GRFs को चिह्नित करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। परिणाम यहां एक पैदल व्यक्ति 3 के लिए चर्चा कर रहे हैं। पूरी तरह से तुलनीय टिप्पणियों बना रहे हैं जब तालबद्ध मानव गतिविधियों, यानी, कूद और Bobbing। चित्रा 7A और 7 बी शो है कि निरंतर खड़ी पैर बलों के आयाम स्पेक्ट्रम और पैदल यात्री की कॉम के पास पंजीकृत इसी त्वरण के स्तर को गुणात्मक रूप से काफी हद तक समान माना जाता है , यानी, आकार और आवृत्ति में। गतिविधि की औसत दर पेसिंग इन स्पेक्ट्रा में पहली प्रमुख चोटी की आवृत्ति के रूप में पहचाना जा सकता है। पंजीकृत GRFs और कॉम के accelerations के विश्लेषण से पता चलता है कि एक ही औसत दर पेसिंग इस तरह से पहचान 0.1% ± करने के लिए है। बाद में, नाममात्र समान घटनाओं के समय की पहचान की है frओम GRFs और कॉम के पास accelerations, क्रमशः। यह प्रक्रिया 8 चित्रा जहां GRFs और कॉम के accelerations क्रमश: व्यक्ति और पृथ्वी (G = 9.81 मीटर / sec²) के गुरुत्वाकर्षण का वजन करने के लिए सामान्यीकृत कर रहे हैं में सचित्र है। विभिन्न परीक्षणों के विश्लेषण से पता चलता है कि इस तरह से, प्रत्येक चक्र की अवधि, और इस प्रकार गतिविधि का समय-संस्करण पेसिंग दर, एक 95% विश्वास अंतराल तुलना में कम है के साथ व्यक्ति की कॉम के accelerations से पहचाना जा सकता है एक पंजीकृत GRFs से पहचान के रूप में की तुलना में 3% (1 टेबल देखें) 3। प्रारंभिक लोड हो रहा है चक्र की शुरुआत के समय के लिए इसके अलावा में लेखांकन, सभी लोडिंग चक्र की शुरुआत की गणना करने के लिए अनुमति देता है।

इसके बाद, इस जानकारी PediVib टूलबॉक्स 8 का उपयोग GRFs अनुकरण करने के लिए लागू किया जाता है। आंकड़ा 9 मापा और नकली के बीच छोटे मात्रात्मक और गुणात्मक मतभेद visualizesखड़ी एकल कदम पैर बलों। इन छोटे असमानताओं को बताया के रूप में साहित्य 9 में परिभाषित किया गया है और इसी गति से चलने के लिए विचार व्यक्ति की औसत से खड़ी एकल कदम पैर ताकत लगाने के द्वारा कम किया जा सकता है एक सामान्यीकृत एकल कदम लोड मॉडल को लागू करने के परिणाम हैं। हालांकि, प्रत्यक्ष बल माप आम तौर पर सीटू प्रयोगों में शामिल व्यक्तियों के लिए उपलब्ध नहीं हैं। इसके अलावा, पेसिंग दर में छोटे बदलाव करने के लिए की तुलना में, बल आयाम या संपर्क समय में छोटे बदलाव करने के लिए प्रेरित किया संरचनात्मक प्रतिक्रिया की संवेदनशीलता neglegible माना जा सकता है 3,11। 9 चित्रा भी पता चलता है कि नक्शेकदम का समय है, और इसलिए , समय-संस्करण पेसिंग दर, सही पैदल यात्री का पंजीकृत गति से पहचाना जाता है। आंकड़ा 10 नकली और मापा GRFs के आयाम स्पेक्ट्रम प्रस्तुत करता है। पूरी तरह से समय-समय पर बलों है कि विशेष रूप से कंप्यूटर अनुप्रयोग हैं के विपरीतकदम आवृत्ति के harmonics के osed, पेसिंग दर में छोटे बदलाव प्रमुख harmonics 12,13 के आसपास बलों के एक वितरण में परिणाम। खाते में पहचान चर पेसिंग दर लेने से, इन संकीर्ण बैंड बलों को भी नकली बलों (चित्रा 10) में मौजूद हैं। दो अदिश मात्रा बाद में मापा के आयाम स्पेक्ट्रम के बीच समानता का प्रतिनिधित्व करने के लिए इस्तेमाल कर रहे हैं 1 समीकरण और नकली बलों 2 समीकरण : (1) रैखिक रैंक या सह-संबंध 3 समीकरण [-] जो बदलता है 1 0 और 1 के बीच और जिसके लिए एक आदर्श सह-संबंध को दर्शाता है, और (2) सामान्यीकृत 2-आदर्श [%]:
4 समीकरण

आयाम स्पेक्ट्रा fr में तुलना कर रहे हैंequency सीमा कम आवृत्ति सिविल संरचनाओं (0-10 हर्ट्ज) के लिए प्रासंगिक है। 10 शो कि अधिक से अधिक 0.96 की एक उच्च सहसंबंध गुणांक पाया जाता है चित्रा। चलने व्यवहार मानते हुए पूरी तरह से समय-समय पर होने के लिए, कम से कम 0.5 की एक रैखिक संबंध में यह परिणाम है। सामान्यीकृत 2-आदर्श लगभग 20% है, जहां इस शेष विसंगति मुख्य रूप से एक सामान्यीकृत एकल कदम लोड मॉडल को लागू करने का परिणाम है। संदर्भ उद्देश्यों के लिए यह उल्लेख किया है कि जब GRFs पहचान औसत एकल कदम चलने के भार के साथ प्रेरित कर रहे हैं, सहसंबंध 0.99 तक बढ़ जाती है और वास्तविक पंजीकृत बलों के संबंध में इसी 2-आदर्श कम से कम 8 प्रतिशत तक कम हो जाती है। इस रास्ते में, अलग-अलग परीक्षणों के विश्लेषण से पता चलता है कि सामान्यीकृत लोड मॉडल और पहचान समय-संस्करण पेसिंग दर के आधार पर सिमुलेशन, मानव गति से प्रेरित अपूर्ण वास्तविक GRFs का एक अच्छा सन्निकटन के लिए अनुमति देते हैं।

मैंव्यक्तिगत प्रेरित भार के लक्षण वर्णन n करने के लिए इसके अलावा, वायरलेस गति ट्रैकर्स के समय तुल्यकालन प्रतिभागियों के बीच तुल्यकालन दर का विश्लेषण करने की अनुमति देता है। तुल्यकालन दर समीकरण 11 [-] परिभाषित किया जाता है:
समीकरण 6
जहां टी एस [सेकंड] गतिविधि की अवधि है और Δt s [सेकंड] विभिन्न प्रतिभागियों के चक्र के बीच समय बदलाव है। इस तुल्यकालन दर केवल प्रासंगिक है जब तुलनीय लोड चक्र शामिल हैं। समय में बदलाव Δt रों इसलिए केवल चक्र प्रासंगिक समय खिड़की के भीतर होने वाली के लिए माना जाता है [टी - ½T रों <T <टी + ½T एस]। नतीजतन, तुल्यकालन दर समीकरण 11 शून्य और एकता के बीच भिन्न हो सकते हैं,जिससे बाद के सही तुल्यकालन दर्शाया गया है। यह प्रक्रिया छह पैदल चलने वालों के लिए जो एक ही कदम आवृत्ति एक metronome का उपयोग कर लगाया गया है शामिल प्रयोगों के लिए सचित्र है (देखें चित्र 5 ब)। चित्रा 11A एक भी खड़ी रेखा से हर भागीदार के प्रत्येक लोड हो रहा है चक्र की पहचान शुरुआत का प्रतिनिधित्व करता है। Coinciding लाइनों, के रूप में पहले 40 सेकंड के दौरान मनाया, तुल्यकालन की एक उच्च दर से संकेत मिलता है। बिखरे हुए लाइनों, के रूप में 50 और माना परीक्षण के 60 सेकंड के बीच मनाया, एक कम दर या तुल्यकालन के नुकसान के प्रतिभागियों के बीच का संकेत मिलता है। इसी प्रकार की टिप्पणियों इसी तुल्यकालन दर और आंकड़े 11C और 11D जहां पहचान समय-संस्करण पेसिंग दर प्रेरित खड़ी लोड अनुकरण करने के लिए लागू किया जाता है पेश चित्रा 11B से बनाया जा सकता है।

अंत में, प्रोटोकॉल एक विस्तृत विश्लेषण प्रदर्शन करने के लिए लागू किया जाता हैकंपन Eeklo पैदल चलनेवालों को पुल पर मानवीय गतिविधियों से प्रेरित (चित्रा 5 देखें)। चित्रा 12 प्रस्तुत संरचना के पहले छह मोड के मोडल विशेषताओं। प्रयोगों लोग 3 घूमना, कूद और मौलिक या दूसरी प्राकृतिक आवृत्ति पर एक metronome द्वारा लगाए गए और लक्षित एक पेसिंग दर के साथ bobbing शामिल है। संरचना की प्रतिक्रिया पांच त्रिअक्षीय सेंसर (चित्रा 3 और 5 ब देखें) का उपयोग पंजीकृत है। इसके बाद मापा संरचनात्मक प्रतिक्रिया संख्यात्मक सिमुलेशन कि संरचना, प्रयोगात्मक पहचान मोडल भिगोना अनुपात और विशेषता में मैदान पैदल यात्री व्यवहार के calibrated संख्यात्मक मॉडल के लिए खाते के साथ तुलना की जाती है।

सबसे पहले, परिणाम छह पैदल चलने वालों जिसका कदम आवृत्ति चुना जाता है मैच के लिए पहले (एफ एस = एफ 1 से जुड़े प्रयोगों के लिए चर्चा कर रहे हैं (एफ एस = 2 एफ / 2 = 1.49 हर्ट्ज)। पैदल चलने वालों के asymmetrically व्यवस्था की संरचना के अनुदैर्ध्य अक्ष के संबंध में या संतुलित रूप से (दो दो से) (सभी एक के बाद एक लाइन में खड़ा) पहले और दूसरे मोड, क्रमशः की उत्तेजना को अधिकतम करने के लिए कर रहे हैं (चित्रा 12 देखें)। प्रतिभागियों की वास्तविक अपूर्ण चलने व्यवहार के प्रभाव को समझने के लिए संरचनात्मक प्रतिक्रिया पहली बार पूरी तरह से समय-समय पर चलने बलों मानते हुए भविष्यवाणी की है। दूसरा, अंतर और अंतर-व्यक्ति variabilities पैदल चलने वालों के बीच सही तुल्यकालन पहचान समय-संस्करण पेसिंग दर पर विचार करके ध्यान में रखा जाता है और, इस प्रकार, यह भी।

चित्रा 13A व्यक्तियों दो द्वारा दो चलने के लिए Midspan पर मापा और नकली खड़ी त्वरण, एफ 2 2 / पर लक्षित एक पेसिंग दर के साथ प्रस्तुत करता है। गुआंकड़ा है दिखाता है कि जब चलने व्यवहार पूरी तरह से समय-समय पर माना जाता है, संरचनात्मक प्रतिक्रिया चार का एक पहलू से अधिक द्वारा overestimated है। सच अपूर्ण चलने व्यवहार के लिए लेखांकन मापा प्रतिक्रिया के साथ समझौते में सुधार के लिए काफी है, हालांकि भविष्यवाणी की कंपन का स्तर तीन गुना बड़ा है।

चित्रा 13B पर एफ एस = एफ 1 लक्षित एक पेसिंग दर के साथ, व्यक्तियों पुल के एक तरफ चलने के लिए Midspan पर मापा और नकली त्वरण प्रस्तुत करता है। इस मामले में, Midspan में पंजीकृत और नकली पार्श्व प्रतिक्रिया प्रस्तुत किया जाता है, यानी, पहली मोड का प्रमुख घटक है। चित्रा 13B पता चलता है कि जब चलती बल मॉडल लागू किया जाता है और पूरी तरह से समय-समय पर चलने के व्यवहार माना जाता है, त्वरण के शिखर मूल्य प्रतिक्रिया दो का एक पहलू से overestimated है। विदेश मंत्रालय में कमीआश्वस्त त्वरण पैदल चलने वालों का एक कम तुल्यकालन के कारण के बारे में 40 सेकंड के बाद मनाया जाता है। इसी तरह की प्रवृत्ति भी जब पहचान समय-संस्करण पेसिंग दरों के लिए लेखांकन नकली जवाब में दिखाई देता है। मापा प्रतिक्रिया है कि के साथ एक बेहतर गुणात्मक समझौते के उत्तरार्द्ध होता है, हालांकि, अभी भी थोड़ा overestimated।

आंकड़े 14 और 15 मापा और नकली संरचनात्मक कूद और Bobbing, क्रमशः शामिल प्रतिक्रिया की एक समान तुलना प्रस्तुत करते हैं। फिर, यह देखा गया है कि संरचनात्मक प्रतिक्रिया अत्यधिक overestimated है जब मानव प्रेरित भार पूरी तरह से समय-समय पर हो ग्रहण कर रहे हैं। पहचान के लिए समय-संस्करण पेसिंग दर के लिए लेखांकन मापा प्रतिक्रिया के साथ एक बेहतर गुणात्मक समझौते की ओर जाता है।

मापा और नकली संरचना के बीच शेष विसंगतिRAL प्रतिक्रिया (क) संरचनात्मक व्यवहार और (ख) पैदल यात्री प्रेरित लोड बारे मॉडल में त्रुटियों के कारण हो सकता है। संरचनात्मक मॉडल का सहयोग, मुख्य अनिश्चितता मोडल भिगोना अनुपातों का सवाल है। हालांकि, मोडल मापदंडों के सहप्रसरण एसएसआई-cov 14 से प्राप्त के रूप में कम थे और, इसके अलावा, मुक्त क्षय चलता है कि मोडल भिगोना अनुपात में शायद ही कंपन आयाम 3 पर निर्भर विश्लेषण करती है। पैदल यात्री उत्तेजना के संबंध में, पहचान समय-संस्करण पेसिंग दर वास्तविक अपूर्ण चलने व्यवहार जिससे छोटे मतभेदों सामान्यीकृत बल मॉडल के आवेदन के कारण पैदा हो सकता है की एक सन्निकटन है। भविष्यवाणी की है और आंकड़े 13-15 हड़ताली है में मापा प्रतिक्रिया और बीच आयाम में अंतर बस इन शेष अनिश्चितताओं से परिणाम नहीं कर सकते। यह, हालांकि, के द्वारा समझाया जा सकता है एक भिगोना वृद्धि हुई है, यानी, मिलकर मानव संरचना एसवाई के गतिशील गुणों में परिवर्तन के कारणखाली संरचना के उन लोगों की तुलना में स्टेम। हालांकि, इसमें शामिल समय-संस्करण पेसिंग दरों के लिए लेखांकन शेष विसंगति है कि इन मानव संरचना बातचीत (एचएसआई) प्रभाव 10,15-17 की वजह से है यों की अनुमति देता है। इस रास्ते में, यहाँ प्रस्तुत पद्धति मानव प्रेरित भार के सत्यापन और एचएसआई-प्रभाव की मात्रा का ठहराव के लिए आवश्यक इनपुट प्रदान करता है।

आकृति 1
चित्रा 1 (ए) Xsens - MTW विकास कई वायरलेस जड़त्वीय इकाइयों से मिलकर किट (MTW के) 2, (बी) के मंच की ओर रुख संदर्भ फ्रेम, और (सी) को परिभाषित करने के लिए बनाया गया विशेष रूप से डिजाइन क्लिक में पूरे शरीर की पट्टियाँ 2। यह आंकड़ा का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

चित्र 2
चित्रा 2. बल थाली 4 कूद दौरान GRFs रजिस्टर करने के लिए आवेदन / bobbing। कृपया यहाँ यह आंकड़ा का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए क्लिक करें।

चित्र तीन
चित्रा 3. वायरलेस त्रिअक्षीय Geosig सेंसर 5 संरचनात्मक accelerations रजिस्टर करने के लिए लागू होता है। यह आंकड़ा का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

चित्रा 4
चित्रा 4. < मानव तालबद्ध प्रयोगों से जुड़े प्रयोगशाला प्रयोगों के लिए मजबूत> विन्यास सेटअप। यह आंकड़ा का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

चित्रा 5
चित्रा 5. (क) Eeklo पैदल चलनेवालों को पुल और (बी) के छह प्रतिभागियों में से सिंक्रनाइज़ चलने (यह आंकड़ा से संशोधित किया गया है [3])। यह आंकड़ा का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

चित्रा 6
चित्रा 6. PediVib टूलबॉक्स 8 मानव प्रेरित कंपन अनुकरण करने के लिए आवेदन किया।= "Https://www.jove.com/files/ftp_upload/53668/53668fig6large.jpg" लक्ष्य = "_blank"> यह आंकड़ा का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

चित्रा 7
चित्रा 7. (क) खड़ी GRFs (बाएं और दाहिने पैर का योग) और (बी) के पास कॉम इसी त्वरण के स्तर के रेखीय स्पेक्ट्रम (यह आंकड़ा से संशोधित किया गया है [3])। एक देखने के लिए यहाँ क्लिक करें यह आंकड़ा का बड़ा संस्करण।

आंकड़ा 8
8 चित्रा सामान्यीकृत (एसी) कार्यक्षेत्र भी कदम (धराशायी) और सतत (ठोस) GRFs (बी) कॉम के पास सामान्यीकृत accelerationsऔर (अटल बिहारी) GRFs (ठोस) और कॉम (धराशायी)। (यह आंकड़ा से [3] संशोधित किया गया है) के पास accelerations से नाममात्र समान घटनाओं (खड़ी रेखा) की पहचान समय कृपया यहाँ क्लिक करें एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यह आंकड़ा की।

9 चित्रा
9 चित्रा सामान्यीकृत मापा (ठोस) और चलने के दौरान इसी नकली (धराशायी) कार्यक्षेत्र GRFs (यह आंकड़ा से संशोधित किया गया है [3])। कृपया यहाँ यह आंकड़ा का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए क्लिक करें।

चित्रा 10
चित्रा 10। [3])। यह आंकड़ा का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

11 चित्रा
चित्रा 11. छह पैदल चलने वालों की पहचान चलने व्यवहार: (ए) एक भी खड़ी रेखा (बी) तुल्यकालन दर, और (सीडी) ने संकेत दिया कि हर व्यक्ति के प्रत्येक चरण नकली इसी खड़ी बलों छोड़ दिया (ग्रे) और दाएँ (काली से प्रेरित ) पैर (यह आंकड़ा से संशोधित किया गया है [3])। कृपया यहाँ यह आंकड़ा का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए क्लिक करें।

together.within-पेज = "1"> चित्रा 12
चित्रा 12. प्रयोगात्मक Eeklo पैदल चलनेवालों को पुल के पहले छह मोड के मोडल मानकों को पहचान: प्राकृतिक आवृत्ति (एफ जे), अनुपात (ξ जे) और मोड आकार भिगोना मोडल: (ए) मोड 1 (एफ 1 = 1.71 हर्ट्ज, ξ 1 = 2.3%); (बी) मोड 2 (2 च = 2.99 हर्ट्ज, ξ 2 = 0.2%); (सी) मोड 3 (एफ 3 = 3.25 हर्ट्ज, ξ 3 = 1.5%); (डी) मोड 4 (एफ 4 = 3.46 हर्ट्ज, ξ 4 = 3.0%); (ई) मोड 5 (च 5 = 5.77 हर्ट्ज, ξ 5 = 0.2%); और (एफ) मोड 6 (6 च = 5.82 हर्ट्ज, ξ 6 = 0.2%)। यहाँ यह आंकड़ा का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए क्लिक करें।

सामग्री "के लिए: रखने together.within-पेज =" 1 "> चित्रा 13
चित्रा 13. accelerations एक पेसिंग दर पर दो से (ए) के दो व्यक्तियों के लिए चलने Midspan पर एक पेसिंग दर एफ एस = एफ 1 पर एफ एस = 2 एफ / 2 और (बी) के एकल फाइल में पर लक्षित: मापा (काला) और बिना (ग्रे) प्रतिक्रिया भविष्यवाणी की है और साथ (नीला) दर पेसिंग पहचान बगल में (यह आंकड़ा से संशोधित किया गया है [3])। यह आंकड़ा का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

चित्रा 14
चित्रा 14. (ए) पर लक्षित एक पेसिंग दर पर कूद व्यक्तियों के लिए Midspan पर accelerations एफ एस = 2 एफ / 2 और ( एस = एफ 1:। मापा (काला) और बिना (ग्रे) और साथ (नीला) के बगल में पहचान पेसिंग दर प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी की यह आंकड़ा का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

चित्रा 15
चित्रा 15. पर लक्षित एक पेसिंग दर पर bobbing व्यक्तियों के लिए Midspan पर accelerations (ए) एफ एस = 2 एफ / 2 और (बी) के एफ एस = एफ 1: मापा (काला) और बिना भविष्यवाणी की प्रतिक्रिया (ग्रे) और ( नीला) दर पेसिंग पहचान बगल में। यह आंकड़ा का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

चलने की गति चरण आवृत्ति # कदम कॉम
[किमी / घंटा] [हर्ट्ज] [-] 2σ [%]
3.0 1.55 166 2.8
3.5 1.68 178 2.3
4.0 1.75 1.82 2.1
4.5 1.85 182 2.0
5.0 1.92 193 2.1
5.5 2.00 215 2.0
6.0 2.06 217 2.1

तालिका 1. प्रत्येक परीक्षण के लिए: diffeचलने की गति, मतलब कदम आवृत्ति किराया, पंजीकृत कदम की संख्या और कॉम के पास पंजीकृत गति के आधार पर हर कदम की पहचान शुरू होने के 95% विश्वास अंतराल (इस तालिका से संशोधित किया गया है [3])।

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Discussion

मानव गति और जिसके परिणामस्वरूप GRFs आमतौर पर बल प्लेटों के आवेदन के द्वारा पहचाने जाते हैं instrumented ऐसे Vicon 18 और 19 कोडा के रूप में treadmills के रूप में अच्छी तरह से ऑप्टिकल गति पकड़ने प्रौद्योगिकी। इन तकनीकों के आवेदन, हालांकि, प्रयोगशाला पर्यावरण के लिए प्रतिबंधित है। इस खामी के जवाब में, नवीन तकनीकों है कि कई दोहराया और निर्बाध चक्र पर 'प्राकृतिक' व्यक्ति के व्यवहार की माप की अनुमति की क्षमता वर्तमान में 20 जांच की है। वैकल्पिक तकनीकों दबाव संवेदनशील धूप में सुखाना सिस्टम 21 या instrumented जूते 22 का उपयोग शामिल है। इन पद्धतियों संरचनाओं पर संपर्क बलों के प्रत्यक्ष माप के लिए अनुमति देते हैं, लेकिन आम तौर पर केवल ऊर्ध्वाधर घटक उपज और वैश्विक शरीर व्यवहार, जैसे, ट्रंक प्रस्ताव 20 पर कब्जा नहीं है। एक अन्य चलनक्षम तकनीक संयुक्त चुंबकीय जड़त्वीय सेंसर, यानी, 20,23 accelerometry को रोजगार (जैसे, नरम ऊतक कलाकृतियां 24, कनेक्टिविटी, आदि) का सामना कर रहा है, यह व्यक्ति, समूह और भीड़ व्यवहार के विश्लेषण के लिए और साथ ही मानव प्रेरित लोडिंग के अप्रत्यक्ष लक्षण वर्णन के लिए महान क्षमता प्रदान करता है 23,24। वर्तमान अध्ययन में, एक 3 डी जड़त्वीय गति ट्रैकिंग आंदोलन विज्ञान और मनोरंजन उद्योग के लिए विकसित तकनीक की जांच की है और एक पद्धति मानव गति के में क्षेत्र लक्षण और जिसके परिणामस्वरूप GRFs के लिए विकसित की है।

यहाँ प्रस्तुत विधि में एक पहली आवश्यक कदम प्रयोगशाला परिस्थितियों में एक व्यापक प्रयोगात्मक अध्ययन में मानव गति और GRFs एक साथ पंजीकृत हैं के होते हैं। यह डेटासेट ध्यान में मानव गतिविधियों से प्रत्येक के लिए दरों में और व्यक्तियों पेसिंग की एक प्रासंगिक सेट शामिल करना चाहिए। बाद में, इस डाटासेट registe के बीच संबंध की पहचान करने के लिए लागू किया जा सकताप्रतिभागियों और जिसके परिणामस्वरूप GRFs के लाल प्रस्ताव। इसके बाद, एक प्रक्रिया दोनों पंजीकृत गति और इसी GRFs से प्रत्येक लोडिंग चक्र में नाममात्र समान घटनाओं के समय की पहचान के लिए विकसित किया जा सकता है। इस तरह, इन डेटासेट न केवल प्रक्रिया मानव प्रेरित भार को चिह्नित करने के लिए लक्ष्य के लिए मान्यता के रूप में सेवा है, लेकिन, यह भी इसी सटीकता यों की अनुमति देता है।

दूसरे, शामिल माप सिस्टम के बीच तुल्यकालन उच्च महत्व का है। उत्तरार्द्ध अधिमानतः एक भी डाटा अधिग्रहण प्रणाली के उपयोग या किसी साझा ट्रिगर चैनल 2 से पूरा किया है। एक अच्छी तरह से बनाया गया है और लगातार मार डाला प्रोटोकॉल (पहले चर्चा के रूप में) विशेष रूप से बगल में आवेदन के लिए एक उपयोगी विकल्प के रूप में सेवा कर सकते हैं।

प्रक्रिया के रूप में वर्तमान कार्य में चर्चा पूरी तरह से 10 या 12 प्रतिभागियों के लिए ऊपर चल रही है। हालांकि, प्रतिभागियों की संख्या के रूप में आगे increaसत्र और, इस प्रकार, वायरलेस गति ट्रैकिंग इकाइयों की संख्या बढ़ जाती रूप में, इसी डाटा अधिग्रहण प्रणाली नमूना दर काफी कम करने के लिए की आवश्यकता है। हालांकि बोझिल, माप प्रणाली है, जिसके लिए कई Xsens डाटा अधिग्रहण स्टेशनों द्वारा बढ़ाया जा सकता है बदले में, डेटा एक आम ट्रिगर चैनल के आवेदन के माध्यम से सिंक्रनाइज़ है। जब उद्देश्य बड़े समूहों और भीड़ के व्यवहार पर नजर रखने के लिए है, इस तरह के वीडियो / छवि प्रसंस्करण के रूप में वैकल्पिक तकनीक के इस्तेमाल का पता लगाया जा सकता है।

सीटू टिप्पणियों में प्रतिनिधि परिचालन डेटा लोड के बारे में विस्तृत और सटीक जानकारी प्राप्त करने के लिए जानकारी का एकमात्र स्रोत हैं। इसके अलावा अनुसंधान इसलिए असली बड़े समूहों और भीड़ को शामिल footbridges पर पूर्ण पैमाने पर माप शामिल होंगे। वर्तमान तकनीक, प्रतिभागियों के प्राकृतिक चलने व्यवहार की पहचान और, इस प्रकार उपयुक्त मीटर के विकास के लिए आवश्यक इनपुट प्रदान करने के लिए लागू किया जा सकतावास्तविक यातायात की स्थिति में पैदल चलने वालों के बीच संबंध के लिए odels। इसके अलावा, पहचान चलने व्यवहार, वर्तमान में उपलब्ध लोड मॉडल के साथ संयोजन में, प्रेरित संरचनात्मक प्रतिक्रिया अनुकरण करने के लिए लागू किया जा सकता है। इसी मापा संरचनात्मक कंपन के साथ तुलना सत्यापित करने के लिए और लागू लोड मॉडल जांचना, जैसे, इस तरह जोड़ा भिगोना के रूप में प्रासंगिक मानव संरचना बातचीत घटना का आकलन करके अनुमति देता है।

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Acknowledgments

व्यक्तियों के चलने से जुड़े प्रयोगों आंदोलन और मुद्रा विश्लेषण प्रयोगशाला लोवेन (मॉल), 25 के साथ सहयोग में प्रदर्शन कर रहे हैं। उनके सहयोग और समर्थन कृतज्ञता स्वीकार किया है।

Materials

Name Company Catalog Number Comments
MTw Development Kit + MT Manager Software Xsens MTW-38A70G20-1 Development kit with wireless, highly accurate, small and lightweight 3D human motion trackers and accompanying click-in full body straps.
True Impulse Kinetic Measurement System + NDI Open Capture Data Acquisition and Visualization System NDI Northern Digital Inc. 791028 TrueImpulse measures reaction forces exerted by humans during a wide variety of activities.
GMS-24 GeoSIG Ltd Rev. 03.08.2010 (Wireless) accelerometers to register the structural vibrations.
GeoDAS GeoSIG Data Acquisition System GeoSIG Ltd Rev. 03.08.2010 Graphical MS Windows application running under Windows 9x/NT/2000, providing a software interface between users and GeoSIG recorders GSR/GCR/GBV/GT.
PediVib toolbox KU Leuven Software interface/toolbox to simulate the structural vibrations induced by pedestrians.
Metronome A device to indicate the targetted pacing rate of the activity (free applications are available online for pc/laptop/smartphone).

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

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इंजीनियरिंग अंक 110 मानव प्रेरित लोड हो रहा है पूर्ण पैमाने पर परीक्षण मानव प्रेरित कंपन 3 डी गति ट्रैकिंग footbridges कंपन serviceability
मानव प्रेरित विशेषता क्षेत्र में मैदान पैदल चलने वालों का व्यवहार के आधार पर कंपन के सिमुलेशन
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Van Nimmen, K., Lombaert, G., De… More

Van Nimmen, K., Lombaert, G., De Roeck, G., Van den Broeck, P. Simulation of Human-induced Vibrations Based on the Characterized In-field Pedestrian Behavior. J. Vis. Exp. (110), e53668, doi:10.3791/53668 (2016).

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