Name: Simulation von Menschen verursachte Schwingungen Basierend auf dem Gekennzeichnet In-Bereich Fußgängerverhalten (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2016-04-13T13:00:00.000+00:00
Duration: 10 min 52 s
Description: Erfahren Sie die Simulation menschlich verursachter Schwingungen basierend auf gekennzeichnetem Fußgängerverhalten vor Ort. Diese Methode nutzt Bewegungsverfolgung zur Charakterisierung von Lasten und Validierung struktureller Antworten.

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Die Versuche gehen Individuen beteiligt sind , in Zusammenarbeit mit der Bewegung &amp; Haltung Analysis Laboratory Leuven (MALL) 25 durchgeführt. Die Zusammenarbeit und die Unterstützung gedankt.

Alle Verfahren wurden von der Ethikkommission der Universitätsklinik der KU Leuven und jedes Thema gab eine schriftliche Einverständniserklärung vor der Teilnahme zugelassen. 1. 3D Motion-Tracking: Konfiguration und Datenerfassung <ol><li> Stellen Sie sicher , dass die einzelnen Sensoren vollständig geladen sind (Abbildung 1A). Dieser Schritt dauert etwa 1 Stunde, kann aber an den Tagen vor den eigentlichen Messungen durchgeführt werden. Folgen Sie den Lade Protokoll des Herstellers. </li><li> MT - Manager - Datenerfassung 2: <ol><li> Aktivieren Sie die drahtlose Verbindung mit den Sensoren und geben Sie die gewünschte Abtastrate (Wireless-Konfiguration&gt; Aktivieren Sie alle Wireless-Master). Hinweis: Um eine genaue Charakterisierung der Fußgängerverhalten ermöglichen, eine Abtastrate von mindestens 60 Hz wird empfohlen. Die einzelnen Sensoren erfassen 3D-lineare Beschleunigung, Winkelgeschwindigkeit (Erde) Magnetfeld und Atmosphärendruck-Daten. </li><li>Aktivieren Sie die Betriebsart und starten Sie die Messmodus: langsame Bewegungen mit den Sensoren machen für ca. 1 min (Wireless-Konfiguration&gt; Messung starten auf allen Wireless-Master). </li><li> Anzeige träge und magnetischen Daten aller aktiven Sensoren (Ansicht&gt; Anzeigen&gt; Inertial Daten). Stellen Sie sicher, dass, während stationäre, die Ausrichtung des Sensors nicht Chancen hat. Anmerkung: Eine Änderung der Ausrichtung des stationären Sensor würde auf eine magnetisch gestörter Umgebung und damit ungenau Orientierungsinformationen. </li></ol></li><li> Orientierung Reset: Tragen Sie ein Objekt / heading Reset (Objekt / Überschrift Reset&gt; -Orientierung Reset) des globalen Referenzrahmen der Experimente (Abbildung 1B) 2 zu definieren. </li><li> Platzieren Sie den Sensor so nah wie möglich an den Körper Zentrum der Masse (CoM) auf der Höhe des fünften Lendenwirbel liegt (Abbildung 1C). Befestigen Sie einen einzigen Sensor fest und robust auf jeden Teilnehmer mit ssonders entworfen Klick in Ganzkörpergurte (Abbildung 1C). </li><li> Nehmen Sie die erforderlichen Daten. </li><li> Legen Sie die Aufzeichnungen von Interesse (Open - Datei), legen Sie die Exporteinstellungen (Extras&gt; Einstellungen&gt; Exporteure) und exportieren Sie die Beschleunigung (und Orientierungsmatrix) Daten für die nachfolgende Analyse 2 (Datei&gt; Exportieren). </li></ol> 2. Kraft Plate: Setup und Konfiguration Hinweis: Die vorliegende Schritt beschreibt die Anwendung einer Kraftmessplatte, die GRFs zu registrieren. Im Falle , dass ein Walking / Laufen Person beteiligt ist, ist eine Reihe von Kraftmessplatten oder ein instrumentierten Laufband verwendet werden , um die Belastung durch die nachfolgenden Schritte 3, das Protokoll selbst ist analog induziert zu registrieren. <ol><li> Stellen Sie sicher , dass die Kraftmessplatte fest mit dem Laborboden befestigt ist (Abbildung 2). </li><li> Konfigurieren Sie das Gerät und den Erwerb Einstellungen 4 (NDI Öffnen Aufnahme&gt; Daten&gt; Geräteeinstellungen&gt; SettiNGS). Wählen Sie die richtige &quot;Gewinn&quot; und &quot;Sample-Rate&quot;. Konfigurieren und überprüfen Sie die externen Triggereinstellungen, wenn 4 erforderlich. <ol><li> Wählen die Verstärkung und die Abtastrate in Übereinstimmung mit der gewünschten Genauigkeit und der beteiligten Ladetyp. Für die vorliegende Anwendung, verwenden Sie einen Gewinn von 128 (Maximalkraft 4879 N) und einer Rate von 200 Hz Probe. </li></ol></li><li> Anfang und am Ende jeder Versuch mit einer leeren Kraftmessplatte: tarieren Kraftmessplatte, wenn sie leer (NDI Öffnen Aufnahme&gt; Daten&gt; Geräteeinstellungen&gt; Einstellungen&gt; Tara). </li><li> Zur Kontrolle: Legen Sie ein bekanntes Gewicht auf der Oberseite der Kraftplatte vor und nach jedem Versuch. Hinweis: In der vorliegenden Anmeldung eine Masse von 5 kg verwendet wird, jedoch die Verwendung eines anderen bekannten starren Masse (&gt; 2 kg) können ebenso diese Verifikationstest dienen. </li><li> Nehmen Sie und speichern Sie die GRF-Daten nach Bedarf. Exportieren Sie die GRFs für die nachfolgende Analyse 4. </li></ol> 3. Messung der Struktur AcceleVerpflegung Hinweis: Die vorliegende Schritte, um die Strukturschwingungen an einer oder mehreren entsprechenden Stellen auf der Struktur zu sammeln zielen. Die vorliegende Anmeldung beschäftigt GeoSIG GMS - Recorder (Abbildung 3) die strukturellen Beschleunigungen zu registrieren. Andere Sensortypen mit der richtigen Eigenschaften für die beteiligten Anwendungs, können ebenso angewendet. <ol><li> Sicherzustellen, dass die einzelnen Sensoren vollständig aufgeladen sind. Dieser Schritt kann mehrere Stunden dauern, kann aber an den Tagen vor den eigentlichen Messungen durchgeführt werden. Folgen Sie den Lade Protokoll des Herstellers. </li><li> Installieren Sie die Sensoren an den gewünschten Stellen der Primärstruktur: Ebene der Sensoren und, falls erforderlich, die richtige Fixierung auf die Primärstruktur zur Verfügung stellen (zB mit Hilfe von Magneten). Hinweis: angesichts der hohen Masse der einzelnen GMS-Recorder (&gt; 6 kg) und die beteiligten niederfrequenten Schwingungen (&lt;6 Hz), keine zusätzliche Fixierung war in diesem Fall notwendig. </li><li> Für GeoDAS Datenerfassung 5: Konfigurieren und das drahtlose GMS Netzwerk und Verbindung mit den 5 Sensoren ermöglichen. Überprüfen Sie die Zeiteinstellungen und Einstellungen für die Synchronisierung (falls erforderlich) (Rechtsklick auf den Sensor&gt; Weitere Informationen). </li><li> Positionieren Sie die Sensoren an der gewünschten Stelle und das Niveau sie in Übereinstimmung mit dem globalen Referenzrahmen. </li><li> Für GeoDAS Datenerfassung 5: die aufgezeichneten Daten für die nachfolgende Analyse Exportieren (Rechtsklick auf den Sensor&gt; Gerätesteuerung&gt; Anfrage senden&gt; Benutzeranfrage&gt; GETEVT 5). </li></ol> 4. Experimente in einer kontrollierten Laborumgebung <ol><li> Konfigurieren / Setup 3D-Motion-Tracking (wie in Abschnitt 1). </li><li> Konfigurieren / Setup Kraftmessplatte (wie in Abschnitt 2). </li><li> Während des Betriebs: visuell zu überprüfen, die Echtzeit-Messungen sowohl den drahtlosen Inertialsensoren und die Kraftmessplatte ihre Betriebsmodus zu überprüfen. </li><li> Fragen Sie den participAmeise auf die Kraftmessplatte zu treten und noch für mindestens 30 sec stehen: dies ermöglicht es, das Gewicht jedes einzelnen zu identifizieren. </li><li> Konfigurieren Sie das Metronomsignal: Wählen Sie den gewünschten Rhythmus, das heißt, der Grundanregungsfrequenz. Hinweis: Das Metronom-Signal leicht frei online oder Smartphone-Anwendungen konfiguriert werden können. </li><li> Starten Sie die Daten sowohl der Kraftmessplatte und den drahtlosen Inertialsensoren Aufnahme. </li><li> Bitten Sie den Teilnehmer die gewünschte Aktivität zu initiieren: Laufen, Springen oder Wippen am (gezielte Stimulation) Rate , wie durch die Metronom - Signal angezeigt (siehe Abbildung 4). </li><li> Notieren Sie sich die gewählte Anzahl von Ladezyklen, zB Schritte, Sprünge oder wippenden Zyklen. Bitten Sie den Teilnehmer die Kraftplatte aus. Hinweis: Für die Validierung ist es ratsam, einige zusätzliche Aufnahmezeit in diesen entladen Bedingungen zu berücksichtigen. In der Literatur gibt es keinen klaren Konsens über die minimalen Zyklen Zahl Belastung c erforderlichharacterize der Zyklus-zu-Zyklus - 6 Variabilitäten. Basierend auf der Erfahrung und der Arbeit in [6] legte die Studie hier hält 60 aufeinanderfolgende Zyklen , wobei die ersten und die letzten fünf Ladezyklen von der weiteren Analyse ausgeschlossen werden am Anfang und am Ende der Versuchs Unregelmäßigkeiten in der Lademuster auszuschließen. </li></ol> 5. Experimente In Situ <ol><li> Konfigurieren / Setup das Netzwerk von 3D - Beschleunigungssensoren, die die Bewegung der Teilnehmer verfolgen (siehe Abschnitt 2 und Abbildung 5). </li><li> Konfigurieren / Setup des GMS Netzwerk von drahtlosen Beschleunigungsaufnehmer, die die strukturellen Beschleunigungen (siehe Abschnitt 4) registrieren. </li><li> Während des Betriebs: (visuell) überprüfen Sie die Echtzeitmessungen der drahtlosen Inertialsensoren ihre Betriebsmodus zu überprüfen. </li><li> Definieren Sie ein klares Protokoll, das die beteiligten Messsysteme synchronisieren können, falls erforderlich. Anmerkung: Dieser Schritt ist notwendig, wenn die beteiligtenDatenerfassungssysteme für die direkte Synchronisation nicht aufgrund des Fehlens eines gemeinsamen Kanals oder Trigger zu ermöglichen. Letzteres ist der Fall für die drahtlose Messsysteme in die in - situ Experimente angewandt (5.1 und 5.2). Daher ist ein klares Protokoll wurde vor Ort angenommen, dass die Daten offline synchronisieren können. In der vorliegenden Anmeldung werden die beteiligten Messsysteme durch Registrierung eines identischen Ereignisses synchronisiert, dh, Schlag-, am Anfang und am Ende jeder Studie, die von mindestens einem Sensor an jeder der beteiligten Messsysteme registriert. Richtig ausgerichtet Zeitvektoren werden anschließend durch Offline-Ausrichtung dieser Veranstaltungen erhalten. </li><li> Konfigurieren Sie das Metronom - Signal: in situ, ist die Verwendung eines Megaphons zu verstärken , die gezielte Schlag erforderlich ist. </li><li> Sammeln Sie eine ausreichende Anzahl von Studien, die die Wiederholbarkeit des Experiments zu überprüfen. Basierend auf der Erfahrung, die Autoren empfehlen mindestens 3 oder vorzugsweise 4 aufzuzeichnen, trrialien. </li></ol> 6. Datenanalyse <ol><li> Pre-Prozess die Rohdaten der beteiligten Geräte je nach Bedarf: Tragen Sie die richtigen Filter unerwünschte Einflüsse wie irrelevant Hochfrequenz Beiträge und Messrauschen zu entfernen, und das entsprechende Zeitfenster nach dem Protokoll des Herstellers halten. Hinweis: Die Filtereigenschaften ist der Anwendung entsprechend gewählt werden. In der vorliegenden Studie ist die MATLAB Signal Processing Toolbox 7 eine Tiefpassfilterung mit einer Grenzfrequenz bei 20 Hz für alle beteiligten Signale durchzuführen angewendet. </li><li> Für jeden Teilnehmer: Berechnen der diskreten Fourier der erfassten Beschleunigungen des CoM Transformation die durchschnittliche Lade Frequenz wie die Frequenz der dominanten Peak der Grundschwingung in dem erhaltenen Spektrum unter Verwendung von MATLAB Signal Processing Toolbox 7 und zu identifizieren. </li><li> Identifizieren Sie die Zeit zwischen zwei beliebigen nominell identische Ereignisse des Ladezykluss geht das Verfahren detailliert in [3] oder dem lc_timing Werkzeug der PediVib MATLAB - Toolbox mit 8 <ol><li> Laden Sie den Datenvektor (lc_timing&gt; Load). </li><li> Geben Sie die Abtastrate und eine Schätzung des durchschnittlichen Belastungsfrequenz. Geben Sie das Zeitfenster auf, falls erforderlich. Speichern Sie die identifizierten Timing der nominell identische Ereignisse, dh Lastzyklen (lc_timing&gt; Speichern). </li></ol></li><li> Berechnen Sie die Ladefrequenz als das Inverse der Durchschnittszeit zwischen den nachfolgenden Lastzyklen (wie in 6.3 identifiziert). </li><li> Für die Versuche im Labor: Wenden Sie das Verfahren detailliert in 6.3 sowohl für die resultierende Bodenreaktionskräfte und die an der CoM jedes einzelnen registrierten Beschleunigungen. Anmerkung: Dieser Schritt ist als Validierung für das Verfahren dient , wie für die in situ - Experimente angewendet , wo die GRFs nicht direkt gemessen werden kann. Das Verfahren detailliert in [3] zeigt , wie die Zeit Variante Stimulationsfrequenz desFußgänger können in der Nähe des CoM des Individuums und die sich daraus ergebenden GRFs registriert durch die Charakterisierung der Beziehung zwischen den Beschleunigungen identifiziert werden. </li><li> Für die Experimente in situ: das Verfahren Nehmen in 6.3 für die Beschleunigungen näher an der CoM jedes einzelnen registriert. </li></ol> 7. Simulation und Analyse der Strukturantwort Hinweis: Die nachfolgenden Schritte durchgeführt werden unter Verwendung von MATLAB 7. Die strukturelle Antwort wird unter Berücksichtigung der PediVib Toolbox, eine Toolbox MATLAB von den Autoren entwickelte 8 (Abbildung 6): Die vom Menschen verursachten Kräfte , die durch Anwendung der verallgemeinerten Lastmodelle von Li definierter bestimmt et al 9 ( zu Fuß) und Bachmann. et al. 1 (Springen, laufen und vandalen Laden) und das Strukturmodell in modal formuliert Koordinaten 10. Das begleitende Handbuch enthält Anleitungen, die eindeutig die illustrierenfolgende Schritte aus. <ol><li> Simulation der Strukturantwort <ol><li> Definieren Sie die modalen Parameter der Teststruktur: Eigenfrequenzen, Modal Dämpfungsverhältnisse, Massen normalisierte modalen Verschiebungen, Koordinaten der entsprechenden Knoten (PediVib&gt; Strukturparameter&gt; Neu). Eine Sichtprüfung des modalen Eingangsinformationen (PediVib&gt; Strukturparameter&gt; Ansicht). </li><li> Definieren Sie die Eigenschaften der Fußgänger und die entsprechenden induzierten Belastungen: Lasttyp, Gewicht, Wanderweg / Lage, durchschnittliche Stimulationsfrequenz, Beginn jeder Lastzyklus (PediVib&gt; Single Fußgänger&gt; Neu). Führen und die simulierte strukturelle Antwort für die beteiligten Teilnehmer speichern. Sichtkontrolle der Ergebnisse (PediVib&gt; Single Fußgänger&gt; Ansicht). </li></ol></li><li> Berechnen Sie die Gesamtstrukturantwort durch Überlagerung der einzelnen Antworten, dh Summe der entsprechenden Vektoren und vergleichen Sie das Ergebnis mit der gemessenen Strukturantwort,zB durch eine Figur zu schaffen , die die gemessenen und simulierten Strukturantwort anzeigt. </li></ol>

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 <a target="_blank" href="https://faber.kuleuven.be/MALL/mall.php">https://faber.kuleuven.be/MALL/mall.php</a> (2015).</li>
</ol>

Die Autoren haben nichts offenzulegen.

Die menschliche Bewegung und die daraus resultierenden GRFs werden in der Regel durch die Anwendung von Kraftmessplatten, instrumentiert Tretmühlen sowie optische Motion - Capture - Technologie wie Vicon 18 und CODA 19 identifiziert. Die Anwendung dieser Verfahren ist jedoch auf die Laborumgebung beschränkt. Als Antwort auf diesen Nachteil, untersucht derzeit 20 wird das Potential an innovativen Techniken, die die Messung der &quot;natürliche&quot; Person Verhalten über viele wiederholte...

Angetrieben von der wirtschaftlichen Nachfrage der Effizienz und der zunehmenden Stärke der (neu) Materialien, Architekten und Ingenieure die Grenzen drängen immer mehr zu bauen, größer und leichter Strukturen. Typischerweise haben Licht und schlanke Strukturen eine oder mehrere natürliche Frequenzen, die innerhalb des dominanten Spektrum der gemeinsamen menschlichen Aktivitäten wie Wandern liegen, Laufen oder Springen. Wahrscheinlich unterliegen (nahezu) resonante Anregung zu sein, sind sie oft zu Unrecht als Reaktion auf Bewegungen des menschlichen Körpers, was zu stören oder sogar schädliche Schwingungen 1. Für diese schlanke und leichte Strukturen, ist die Vibration Tauglichkeit selbst Anliegen der wachsenden, oft die kritische Designanforderung darstellt. Die menschliche Bewegung und die daraus resultierenden Bodenreaktionskräfte (GRFs) werden in der Regel experimentell unter Laborbedingungen ermittelt. Derzeit sind Designer, sich auf gezwungen - was angenommen werden &quot;konservativ&quot; zu sein - das entspricht lOAD Modelle, Upscaling von Ein-Personen-Kraftmessungen. Wenn die Entwürfe durch die dynamische Leistung unter hohem Masse Dichten regiert, besteht eine starke Nachfrage nach der Überprüfung und Verfeinerung der derzeit verfügbaren Lastmodelle. Das vorliegende Protokoll verwendet eine 3D-Inertial Motion-Tracking-Technik zur Charakterisierung der natürlichen Bewegung von Fußgängern. Es wird gezeigt, wie diese Informationen können die Korrelation zwischen den Fußgängern, sowie die entsprechenden induzierten Belastungen zu definieren, verwendet werden. In einem nachfolgenden Schritt wird das gekennzeichnet Fußgängerverhalten die induzierte strukturelle Antwort auf numerisch simulieren. Vergleich mit dem registrierten Strukturantwort ermöglicht , die Wirkung von unaccounted human-Struktur Interaktion Phänomene quantifiziert, beispielsweise die aufgrund des Vorhandenseins der Fußgänger zusätzliche Dämpfung. Die Methodik ist auf einem echten Steg für Full-Scale-Experimente gezeigt, wo die strukturelle Antwort und die Bewegung des Parnehmern gleichzeitig registriert.

<table><tbody><tr><td>MTw Development Kit + MT Manager Software</td><td>Xsens</td><td>MTW-38A70G20-1</td><td>Development Kit mit drahtlosen, hochpräzisen, kleinen und leichten 3D-Trackern für menschliche Bewegungen und dazugehörigen Click-in-Ganzkörpergurten.</td></tr><tr><td>Echtes kinetisches Impulsmesssystem + NDI Open Capture Datenerfassungs- und Visualisierungssystem</td><td>NDI Northern Digital Inc.</td><td>791028</td><td>TrueImpulse misst die Reaktionskräfte, die der Mensch bei den unterschiedlichsten Tätigkeiten ausübt.</td></tr><tr><td>GMS-24</td><td>GeoSIG Ltd</td><td>Rev. 03.08.2010</td> <td>(Drahtlos) Beschleunigungssensoren zur Erfassung der strukturellen Schwingungen.</td></tr><tr><td></td><td>03.08.2010</td><td>Grafische MS Windows-Anwendung unter Windows 9x/NT/2000, die eine Softwareschnittstelle zwischen den Benutzern und den GeoSIG-Recordern GSR/GCR/GBV/GT bietet.</td><td></td></tr><tr><td>PediVib-Toolbox</td><td>KU Leuven</td><td></td><td>Software-Schnittstelle/Toolbox zur Simulation der von Fußgängern verursachten strukturellen Schwingungen.</td></tr><tr><td>Metronom</td><td></td><td></td><td>Ein Gerät zur Anzeige des angestrebten Tempos der Aktivität (kostenlose Anwendungen sind online für PC/Laptop/Smartphone verfügbar).</td></tr></tbody></table>

simulation von menschen verursachte schwingungen basierend auf dem gekennzeichnet in-bereich fußgängerverhalten

Simulation of Human-induced Vibrations Based on the Characterized In-field Pedestrian Behavior

Für schlanke und leichte Strukturen ist Schwingungstauglichkeit selbst Anliegen der wachsenden, oft die kritische Designanforderung darstellt. Wenn die Entwürfe von der Dynamik unter den Menschen verursachten Belastungen unterliegen, besteht eine starke Nachfrage nach der Überprüfung und Verfeinerung der derzeit verfügbaren Lastmodelle. Der vorliegende Beitrag verwendet eine 3D-Inertial Motion-Tracking-Technik zur Charakterisierung der in-Bereich Fußgängerverhalten. Die Technik wird zuerst in Laborexperimenten unter gleichzeitiger Erfassung der entsprechenden Bodenreaktionskräfte getestet. Die Experimente sind Personen sowie rhythmische menschliche Aktivitäten wie Springen und wippenden Fuß. Es wird gezeigt, dass die registrierte Bewegung für die Identifizierung der Zeitvariante Stimulationsfrequenz der Aktivität ermöglicht. Zusammen mit dem Gewicht der Person und der Anwendung der allgemeinen Kraftmodelle in der Literatur, ermöglicht die identifizierten zeitvarianten Stimulationsfrequenz auf characterize die vom Menschen verursachte Belastungen. Zudem Zeitsynchronisation zwischen den Funk-Bewegungsmelder-Tracker ermöglicht die Synchronisation Rate unter den Teilnehmern zu identifizieren. Anschließend wird die Technik auf einem realen Steg verwendet, wo sowohl die Bewegung der Personen und der induzierten strukturellen Schwingungen registriert. Es wird gezeigt, wie die dadurch im Feld kann Fußgängerverhalten die induzierte strukturelle Antwort auf simulieren angewendet werden. Es wird gezeigt , dass die in situ identifiziert Stimulationsfrequenz und Synchronisationsrate einen wesentlichen Input für die Simulation und Verifikation der vom Menschen verursachten Belastungen darstellen. Die wichtigsten Anwendungsmöglichkeiten der vorgeschlagenen Methodik sind die Schätzung der Mensch-Struktur-Interaktion Phänomene und die Entwicklung geeigneter Modelle für die Korrelation zwischen den Fußgängern in realen Verkehrsbedingungen.

Zuerst wird gezeigt, wie die Beschleunigungen in der Nähe des CoM der registrierten Personen verwendet werden kann, um die daraus folgenden GRFs zu charakterisieren. Die Ergebnisse sind hier für einen Wandereinzel 3 diskutiert. Völlig vergleichbare Beobachtungen gemacht werden , wenn rhythmische Aktivitäten des Menschen, das heißt, Springen und Wippen, werden berücksichtigt. 7A und 7B zeigen , dass das Amplitudenspektrum der kontinuie...

Ein Protokoll ist für die Charakterisierung der in-field Fußgängerverhalten und die Simulation des resultierenden Strukturantwort dargestellt. Feldtests zeigen , dass die identifizierten in situ Stimulationsfrequenz und Synchronisationsrate unter den Teilnehmern bilden einen wesentlichen Input für die Simulation und Verifikation der vom Menschen verursachten Belastungen.

Simulation von Menschen verursachte Schwingungen Basierend auf dem Gekennzeichnet In-Bereich Fußgängerverhalten

For slender and lightweight structures, vibration serviceability is a matter of growing concern, often constituting the critical design requirement. With ...

Das übergeordnete Ziel dieses Verfahrens besteht darin, die verfolgte Bewegung von Fußgängern zu nutzen, um menschlich verursachte Lasten zu charakterisieren und anschließend die induzierten strukturellen Schwingungen zu überprüfen. Diese Methode kann helfen, zentrale Fragen im Bereich der menschlich verursachten Schwingungen zu beantworten, wie beispielsweise die Charakterisierung des individuellen Gehverhaltens, die Identifizierung der Korrelation zwischen Fußgängern in einer Menschenmenge sowie die Quantifizierung von Mensch-Struktur-Wechselwirkungsphänomenen. Der Hauptvorteil dieser Technik liegt darin, dass sie vor Ort angewendet werden kann und es uns somit ermöglicht, reale Verkehrsbedingungen zu analysieren.Feldbeobachtungen sind die einzige Möglichkeit, detaillierte und genaue Informationen über repräsentative Belastungsdaten zu erhalten. Daher sind sie unerlässlich für die Weiterentwicklung und Validierung der Lastmodelle, die für die Fußgängeranregung verwendet werden. Den Ablauf demonstrieren Klaus Lievens, Xinxin Wei und Krumka Kasapova, drei Doktoranden unserer Forschungsgruppe, sowie Bram Gezels, ein wissenschaftlicher Assistent.Verwenden Sie drahtlose Bewegungssenso

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Research

Forschung

JoVE Journal

Engineering

Ingenieurwesen

Eine effiziente Möglichkeit, Einblick, wie Menschen navigieren sich in drei Dimensionen gewinnen wird beschrieben. Das Verfahren nutzt eine Bewegungssimulator Lage ist, sich Beobachter in einer Weise, unerreichbar von traditionellen Simulatoren. Die Ergebnisse bestätigen, dass Bewegung in der horizontalen Ebene unterschätzt wird, während die vertikale Bewegung wird überschätzt.

MPI CyberMotion Simulator: Implementierung eines neuartigen Motion Simulator zu Multisensorische Pfadintegration in drei Dimensionen erforschen

Die segmentalen Trägheitseigenschaften des Körpers sind für die Modellierung der inversen Dynamik erforderlich. Mit Hilfe einer Oszillations- und Reaktionsboardtechnik wurden die Inertialeigenschaften von Unterschenkelprothesen gemessen. Die Verwendung direkter Messungen der Prothesenträgheit im inversen Dynamikmodell der Beinprothese führte zu geringeren Größen der resultierenden Gelenkkräfte und -momente.

Oszillation und Reaktionsvorstands Techniken zur Schätzung Inertial Eigenschaften einer Unterschenkelprothese

Dieser Artikel beschreibt eine Technik zum vibrotaktile Stimuli zum Oberschenkel eines menschlichen Teilnehmers Anwendung und Messen der Genauigkeit und der Reaktionszeit der willentlichen Antwort des Teilnehmers für verschiedene Kombinationen von Stimulations Lage und Frequenz.

Ein Verfahren zur Bewertung der Rechtzeitigkeit und Genauigkeit der Volitionale Motor Responses to vibrotaktilen Stimuli

Hier präsentieren wir ein neuartiges Protokoll zur Messung der Positionsstabilität bei Schlüsselereignissen während des Sitzens, Aufstehens und Gehens unter Verwendung des Druckschwerpunkts zum Ganzkörper-Schwerpunktabstand. Diese wurde von der Force-Plattform und der dreidimensionalen Motion-Capture-Technologie abgeleitet. Das Paradigma ist zuverlässig und kann für die Beurteilung von neurologisch geschwächten Personen verwendet werden.

Sit-to-Stand-und-Fuß von 120% Kniehöhe: Ein neuartiger Ansatz zur Beurteilung Dynamische Postural Steuerung Unabhängig von Blei-Glied

Bei der Landung Unterkörper-Knochen erleben Sie großen mechanische Belastungen und verformt werden. Es ist wichtig, Verformung der Knochen, besser zu verstehen, die Mechanismen der Knochen Druckverletzungen verbunden mit Auswirkungen zu messen. Ein neuer Ansatz, die Integration von fachspezifischen Muskel-Skelett-Modellierung und finite-Elemente-Analyse wird verwendet, um tibiale Belastung bei dynamischen Bewegungen zu messen.

Fachspezifische Muskel-Skelett-Modell für die Untersuchung von Knochen Belastung während der dynamischen Bewegung

Dieser Artikel stellt einen experimentellen/analytischen Rahmen zur Untersuchung der menschlichen Haltungskontrolle vor. Das Protokoll bietet Schritt-für-Schritt-Verfahren für die Durchführung von Standexperimenten, die Messung von Körperkinematik und Kinetiksignale und die Analyse der Ergebnisse, um Einblicke in die Mechanismen zu geben, die der menschlichen Haltungskontrolle zugrunde liegen.

Experimentelle Methoden zur Erforschung der menschlichen Posturalkontrolle

Dieses Protokoll beschreibt die Verwendung eines Gehsimulators, der als sichere und ökologisch gültige Methode dient, um das Verhalten von Fußgängern in Gegenwart von bewegtem Verkehr zu untersuchen.

Verwenden eines Virtual Reality Walking Simulators zur Untersuchung des Fußgängerverhaltens

Dieses Protokoll beschreibt eine Fahrsimulationsplattform und ein taktiles Vibrieren-Toolkit für die Untersuchung der fahrbezogenen Forschung. Ein Beispielexperiment zur Erforschung der Wirksamkeit taktiler Warnhinweise wird ebenfalls vorgestellt.

Tactile Vibrating Toolkit und Driving Simulation Platform für fahrbezogene Forschung

Diese Studie verglich die biomechanischen Eigenschaften der unteren Extremität bei ungeplanter Gangbeendigung unter unterschiedlichen Gehgeschwindigkeiten. Die kinematischen und kinetischen Daten von fünfzehn Probanden mit normalen und schnellen Gehgeschwindigkeiten wurden mit einem Bewegungsanalysesystem und einer Plantardruckplattform gesammelt.

Lower-Limb biomechanische Eigenschaften im Zusammenhang mit ungeplanten Gait Termination unter verschiedenen Gehgeschwindigkeiten

Das in dieser Arbeit beschriebene Protokoll verwendet die Technik des Richtungsgradientenhistogramms, um die Eigenschaften von Betonbildproben unter verschiedenen Schwingungszuständen zu extrahieren. Es verwendet eine Support-Vektor-Maschine für maschinelles Lernen, was zu einer Bilderkennungsmethode mit minimalen Anforderungen an das Trainingsgebiet und geringen Anforderungen an die Computerleistung führt.

Bilderkennung und Parameteranalyse des Betonschwingungszustandes auf Basis der Support Vector Machine

Erfahren Sie die Simulation menschlich verursachter Schwingungen basierend auf gekennzeichnetem Fußgängerverhalten vor Ort. Diese Methode nutzt Bewegungsverfolgung zur Charakterisierung von Lasten und Validierung struktureller Antworten.

Simulation von Menschen verursachte Schwingungen Basierend auf dem Gekennzeichnet In-Bereich Fußgängerverhalten

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