自适应神经模糊推理系统优化的快速上肢评估方法

传统方法对工作相关肌肉骨骼疾病风险评估的输入变量变化敏感性较低,导致风险评估输出结果的精确性和可靠性不足。为更加准确地进行人因工程风险评估,提出了基于自适应神经模糊推理系统的快速上肢评估方法(RULA)。首先,基于卷积神经网络对视频中人体工作姿势的关键点进行检测及识别,并计算关节角度;其次,基于自适应神经模糊推理系统对快速上肢评估方法进行改进,搭建工作相关肌肉骨骼疾病风险评估架构以解决评估不同姿势时获得相同评分的问题;再次,随机选取不同工作姿势的关节角度数据对网络进行训练和检测,调整基于自适应神经模糊推理系统和快速上肢评估方法的工作相关肌肉骨骼疾病风险预测模型的最佳参数;最后,选取关节角度数据集里的前15个工作姿势进行相关性验证,将结果与原始快速上肢评估方法的结果进行比较,应用树枝修剪工具的操作过程进行案例分析以实现风险得分的实时动态评估。结果表明,优化后的快速上肢评估方法比原始方法更敏感,验证了利用自适应神经模糊推理系统能够有效改进快速上肢评估方法并实时预测风险得分。

基于模糊逻辑的快速上肢评估方法(RULA)改进

为更加有效地进行人机工效评估,基于模糊逻辑,对快速上肢评估(RULA)方法进行改进,以避免因为不精确的关节角度输入,产生差异较大的评估结果.利用梯形函数对关节角度、负荷和肌肉使用进行模糊化处理,利用三角形函数对RULA中间得分和最终得分进行模糊化表示,并选取重心平均法进行去模糊化.随机选取29个姿势进行相关性验证,结果表明:该方法和RULA的相关性为0.937(p<0.01),和工作体位分析系统(OWAS)相关性为0.725(p<0.01),能够良好地反应真实结果.通过运动捕捉实验,模拟控制台捕捉实验,获取12个操作姿势的精确关节数据进行分析,验证了该方法能够有效地改进RULA评估方法,并具有较高的可靠性,更有利于实现人机工效评估.

基于快速上肢评估(RULA)法对某口罩生产人因工程学的风险分析

目的分析某口罩生产中存在的人因工程学风险,改善工人工作条件。方法使用快速上肢评估(RULA)法,对上海某企业口罩生产工艺进行风险识别,对员工手腕和手臂动作以及颈部、躯干和腿部动作进行评分,汇总后得到最终评分结果,并评估其风险等级。结果滤棉小卷剥离和滤棉小卷搬运两个岗位的人因工程学风险较高,其操作动作评估的最终评分均为7分。采取有针对性的改善方案,包括机械作业代替人工作业、生产工艺优化后,某口罩生产中人因工程学风险被有效降低。结论 RULA法在某口罩生产人因工程学研究与改善中能得到有效运用,预示该方法在人因工程评估领域可能具有广泛的适用性。

基于RULA方法的拖拉机驾驶室人机优化研究

人机工程学设计是拖拉机驾驶室设计中非常重要的部分。本文以RULA方法(上肢快速评估法)为核心对各类部件的进行分类,并且对其操纵舒适性进行评价与分级,依据这种评估方法的思想,分析不同操纵方式下人体上肢关节的舒适活动范围,同时以H点为参考建立人体上肢简化模型;依据建立的人体上肢简化模型与关节活动范围,对操纵部件的最优分布情况进行求解,得出方向盘的最佳分布范围,以及侧控台的最佳设计高度为高出H点42~98mm以及266~434mm这两个高度范围之内,此时最佳分布范围为环绕驾驶员753cm^2与899cm^2的类扇形区域。最后依据所得结论对K1804型号拖拉机驾驶室进行优化设计,采用Creo中的Manikin模块对设计结果进行验证,得出RULA值均小于2,验证研究结论有效。该研究方法为拖拉机驾驶室人机工程学设计提供一定的参考。

海水总管螺栓组拆卸作业人因仿真与分析

船舶机舱内空间狭窄,对海水总管螺栓组拆卸作业存在潜在的妨碍。采用MOD法分析了现有动作流程的工作时间,并通过工具悬挂和重新排列组合动作流程改善工作时间;借助CATIAV5软件搭建虚拟作业场景,并使用CATIA的人机工程学功能对作业进行仿真,分析了作业对象的可达性,评估了作业姿势的易伤风险,提出了对应的改善建议。

汽车生产物流作业肌骨损伤评价方法改进研究

汽车生产物流作业易导致肌肉骨骼损伤(MSDs),通过对其不良作业姿势的快速准确评价、做好改善和防控,可以有效地减少MSDs的发病率、提高企业生产效率降低经营成本。结合作业中导致MSDs发生的影响因素和汽车生产物流行业现况,在RULA量表的基础上选取增加了温度、移动距离、噪声和振动工具的使用四个影响因素;通过层次分析法,将温度和移动距离确定为主要因素,噪声和振动工具的使用确定为附加因素;通过实验的方法确定了这四个影响因素的评分标准,修正了RULA量表,构建了RULA-AL量表。最后,应用RULA-AL量表对汽车生产物流作业的四个工种进行了评价验证,结果表明改进后的量表更有效,能准确评价作业中的MSDs风险,为企业职业健康与安全管理提供帮助。