【摘 要】
:
长期伏案工作会导致脊柱承重异常,椎间盘内压力不均衡,进而出现骨质增生或椎间盘纤维环破裂。同时,相关肌肉长期处于非协调受力状态,易致肌肉和韧带劳损,且肌肉肌力变化后会反向牵动骨骼弯曲,使不良姿势难以恢复。保持理想站坐姿,可维持脊柱承受压力较为均衡,避免不必要的损伤。市场上的矫姿产品可辅助人体保持良好姿势,矫正不良姿势,为探究其矫正效果及真实性,本文选购四款矫姿带,通过体表角度测量评价各款式的效果。(
论文部分内容阅读
长期伏案工作会导致脊柱承重异常,椎间盘内压力不均衡,进而出现骨质增生或椎间盘纤维环破裂。同时,相关肌肉长期处于非协调受力状态,易致肌肉和韧带劳损,且肌肉肌力变化后会反向牵动骨骼弯曲,使不良姿势难以恢复。保持理想站坐姿,可维持脊柱承受压力较为均衡,避免不必要的损伤。市场上的矫姿产品可辅助人体保持良好姿势,矫正不良姿势,为探究其矫正效果及真实性,本文选购四款矫姿带,通过体表角度测量评价各款式的效果。(1)根据市场调研选购四款矫姿带,并分析款式、尺寸和细节通过文献综述,梳理脊柱结构及其弯曲形态的正常与异常情况,梳理不良体态形成机制及相关肌肉,明确骨骼肌肉间的相互作用关系,及二者对体态的影响,明确矫姿产品仅用于没有骨骼形变的肌肉性体态问题。通过医疗支具调研,总结出矫姿产品的设计原则和作用原理。通过矫姿产品市场调研与专利调研,选择矫姿带作为研究对象,并通过提取矫姿带缠绕方式,总结归纳出四款结构特征,依据款式选购,并绘制已购产品款式图和结构图,分析款式、尺寸和细节。(2)根据体态问题的形成原因与判断方法,判断受试者存在的体态问题,并通过体表角度测量,对比不同款式穿戴前后的体态差异,评价矫姿带的效果依据已购矫姿带的号型尺寸,筛选身型合适的受试者,并逐一判断存在的体态问题,包含脊柱后凸、圆肩、脊柱侧凸、高低肩和探颈等。通过测量体表角度和颈椎点高量化体态变化,表征站姿和坐姿的初始状态、理想状态和穿戴状态,比较受试者佩戴矫姿带的前后差异。通过站姿的体态变化,分析矫姿带对体态问题的改善情况,通过坐姿的体态变化,分析矫姿带协助穿戴者保持良好坐姿的能力。计算角度变化量,解释角度正负、大小和变化量对人体形态的整体意义。通过差值均值检验,判断各角度是否具有显著效果,分析不同款式对角度变化的影响,依照效果对各款式矫姿带进行排序,进而分析矫姿带的结构设计和矫正效果间的关系。通过绘制姿态链抽象背部曲线,从整体分析姿态变化,并通过相关性分析探究体表角度间的相互影响。结果表明,部分矫姿带对颈部、胸背部、肩部和腰部有显著效果。综合整体分析,矫姿带受限于款式,对腰部无直接作用,但对胸椎段改变会影响腰部前倾加大,不易察觉却有损脊柱健康。(3)测试各款矫姿带压力分布,分析压力与矫正效果和穿着舒适性的关系测试矫姿带的压力分布情况,评价各款式的主观压力与舒适度,绘制客观压力梯度分布图,分析客观压力与主观压力的相关性,并分析矫姿带的压力与矫正效果间的关系。结合人体各部位舒适压范围,分析矫姿带的压力与舒适性的关系。
其他文献
研究生教育无论是面向职业性,还是学术性,均以能力培养为目标。设计的生产、生活性特征,使其具有鲜明的现实性与实践性,设计行为和活动的目的旨在满足和美化人类的物质与精神需求,其研究生培养必须秉承理论与实践、科学与艺术、历史与现实、本土与国际四个有机结合。
2020年伊始,新冠疫情席卷全球,线上交流备受青睐,文本数据爆炸式增长。随着移动互联网的飞速发展和文本数据的海量积累,真实场景中的短文本分类需求变得愈加迫切。然而,在真实场景中,短文本分类同时面临标注数据不足、数据稀疏和不平衡分类三大挑战。现有研究又鲜有同时解决这三大挑战的有效方案。鉴于此,本文聚焦于短文本分类问题,主要完成了以下工作。在第一章,对短文本分类问题的研究背景、研究意义、相关研究现状,
众所周知,人工智能现在已经成为生活和科学研究中难以绕开的主题。目前,设计能够面对复杂环境并在环境中做出良好决策的智能体是现代人工智能研究的基础。在控制科学领域,对传统单一对象的控制方法和理论已经愈发成熟。同时,随着被控对象的数量的增加,多智能体系统逐渐成为在控制领域一个研究的热点。与传统的单一对象控制不同,对多智能体系统的控制往往需要考虑智能体所处的环境对整个智能体系统的影响。不幸的是,在实际应用
纺织产业是中国重要的支柱性产业,与民生大计息息相关。在以国内大循环为主要思路、国内与国际双循环互为促进的新型经济发展格局下,中国纺织业面临着先进制造技术新环境下可持续发展和高端发展的机遇和挑战,亟须实现产业的数字化、智能化转型升级。提升纺织产业整体的智能制造水平对实现中国“制造强国”的战略目标而言至关重要。然而,纺织企业在数字化转型的过程中,常因对企业原有发展路径的依赖以及数字基础设施不够完善,缺
党的二十大报告指出,全面建设社会主义现代化国家,最艰巨最繁重的任务依然在农村,农村问题是最基础、最复杂、最急需解决的重大历史与现实问题。随着社会治理创新的推进和乡村治理问题的不断显现,仅靠政府这一单一主体显然无法应对复杂的治理环境,这种现实需求生成了建设乡镇社工站的独特历史逻辑和现实逻辑。同时,我国广东、湖南等地乡镇社工站的试点探索彰显出乡镇社工站参与基层社会治理、改善民生服务的突出优势。福建省民
因为农业人口众多,耕地面积有限,我国农业一直以小农场为主的生产方式进行,但是随着人口老化的逐步加剧,同时伴随着城市化的推进,现在农业劳动力开始减少,未来中国粮食安全面临“谁来种地”和“如何种地”的挑战。解决这一问题的实现路径之一就是无人化农场技术。该文通过对上海市嘉定区无人化农场的技术实践,对无人化农场的概念、技术架构,以及基础设施、作业设备、数据监测系统和管控服务平台等关键技术进行系统阐述,对无
随着大数据时代的来临,深度学习技术的浪潮席卷了包括图像分类、语音识别、自动驾驶和内容推荐在内的多个应用领域。但是,数据量和神经网络模型复杂性的增加带来了巨量的计算开销,导致单机训练速度缓慢。基于参数服务器架构,在多个节点上分布式训练深度神经网络模型是一种行之有效的加速方法。由于神经网络模型训练的迭代性质,不同的计算节点之间需要频繁地进行通信以交换大量的数据,这就导致通信开销成为分布式训练中的关键瓶
随着当今信息化时代的高度发展,信号检测技术无疑已成为了科学领域关注的重要热点。特别是在复杂背景下的信号检测中,传统的信号检测方法开始出现局限性,检测性能不能满足实际需求,故探索信号检测的前沿技术在信号处理领域显得愈来愈重要。作为数据信息提取、凝练的有力工具,矩阵信息几何(Matrix Information Geometry,MIG)理论已经在信号检测领域被应用,并取得不少成果,但其高时间复杂度和
编译器模糊测试是一种对编译器的稳定性与安全性进行测试的技术。有效的模糊测试需要具有正确的词法和语法的测试用例,只有这些格式良好的测试用例才能通过编译器的解析阶段,从而对目标编译器深层次的代码部分展开测试。深度学习技术因其捕获复杂特征的能力以及较少地依赖专家工程的特点,近来逐渐被应用到模糊测试用例生成领域,这些方法通过学习编程语言的语言模型,从而在无需提供复杂的编程语言语法规范的条件下生成格式良好的
随着自然语言处理技术的兴起,情感分析得到了广泛的研究。细粒度情感分析由于其分析对象更具体、更明确,成为近年来的研究热点。主流方法首先获取表征特定目标的句子嵌入层,然后将其馈送到各种经典神经网络以学习特征,最后通过分类器获得给定目标的情感极性。从CNN,LSTM,RAM,IAN到GNN的各种变体,研究人员挖掘各模型优势尝试对给定目标与其上下文之间的关系进行更好的建模。尽管已经取得了一些成果,但细粒度