一种代神经网络方法应用于人类诱导的力量重建,使用非线性电动力学摇器
César Peláez-Rodríguez1,2, Álvaro Magdaleno2, José María García Terán2
1Department of Signal Processing and Communications, Universidad de Alcalá, 28805 Alcalá de Henares, Madrid, Spain.
Heliyon
|July 15, 2024
概括
研究人员开发了一种新的神经网络方法,使用电动摇器准确复制人类诱导的地面反应力 (GRF). 这种方法增强了体育,健康和工程应用的生物力学分析.
科学领域:
- 生物力学 生物力学
- 运动工程 运动工程
- 结构工程 结构工程
背景情况:
- 人为力分析在生物力学和结构工程等各个领域至关重要.
- 复制地面反应力 (GRF) 为人类运动,运动表现,受伤康复和结构振动提供了洞察力.
研究的目的:
- 介绍一种实验方法,用于使用电动摇器准确复制人类生成的GRF.
- 为应对非线性和非可逆系统中信号再现的挑战.
主要方法:
- 开发了一种代神经网络和一种无反转的方法,以优化震动器的驱动信号.
- 该系统最大限度地减少了摇器输出力和参考GRF信号之间的误差.
主要成果:
- 神经网络成功更新了摇器参数,以实现所需的力复制.
- 在时间和频率领域获得了出色的结果,证明了高保真度的信号再现.
结论:
- 提出的代神经网络方法有效地复制人为诱导的GRF,准确度高.
- 该方法为生物力学研究,性能优化,损伤评估和工程应用提供了宝贵的工具.
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