离合器踏板操作中的下肢肌肉效力评估(中文翻译).doc

离合器踏板操作中的下肢肌肉效力评估摘要 这项研究是受离合器踏板操作中的肌肉用力仿真启发，十五名志愿者参加了此实验。受调控的实验参数有四个：座椅高度、踏板行程、踏板运动倾斜度和踏板阻力。一共实验了28种布局。每一个志愿者要求对每次试验中对不适感评分，同时志愿者左腿的每一块肌肉受力都运用逆动态和静态优化技术进行建模。对这些肌肉受力仿真的分析使我们试图了解离合器踏板操作中各肌肉如何协同运作。试验中不同志愿者的肌肉运动模式有很多共同点。试验还发现对汽车内部概念参数的转变对肌肉如何运作有所影响。最后一点表明，一些概念参数对肌肉受力的影响相当巨大。考虑到肌肉受力大小和实不适感之间的联系，可是，没有找到一套能够解释受试者的舒适度与受力大小之间确切关系的满意理论。引言 人体的数字建模作为人类工作环境的设计和评价依据前途光明，运用人体数字建模代替传统的实验志愿者对工作姿势和舒适度进行预测，不光减少了实体实验的设计时间，还能削减实体试验所需的经费。为了使虚拟人物模型能够很好地替代真人，模型必须能够体现以下两点：执行任务中的动作预测和动作过程中各部位的受力测量。 现有的DHM大多只能模拟动作的运动轨迹，任务任务的建模主要根据运动参数（例如，通过设定人物模型的关节角度），这些仅仅根据动作参数模拟出的运动是和具有生理学意义值得怀疑。我们相信，有的情况下，任务的动作执行具有一定的运动学依据。当把肌肉的运作同关节力矩和反作用力一并参入人体建模时，能达到更好的仿真效果。换句话说，这些动力学法则必须考虑进去以衡量任务的强度。许多研究报告对不适感做了力学分析。而这个评价是由生物工程学者来完成的，只有一小部分试验结果结合了被试者的主观感觉和客观的力学参数。 所以有必要把动作的动力学因素考虑到人体数字建模当中，动力学因素包括关节力矩和反作用力，以及肌肉力。这将使我们能够更好的理解人体这一特殊的运动机构，取得更好的仿真效果。同时，也会带来一个更好的工作强度评价标准。这项调查着手计算了踩下离合器踏板时相关的各块肌肉所用的力，目的是为了考察这种算法的有效性以及强调了遇到的各种困难和挑战。此次研究参考了之前发表在INRETS上的一篇关于这一动作的力学分析研究报告。（动作的运动参数的影响，运动和主观舒适度之间可能存在的联系）材料和方法数据的采集和处理实验数据取自之前的一篇研究报告（Wang et al.2000,2004）。十五名志愿者参加了试验：五名身材较矮的女性，五名中等身材的男性和五名身材高大的男性，他们的身高分别接近于法国驾驶人群中身高排在第五百分位的女性驾驶者，排在第五十百分位男性驾驶者，以及排在第九十五百分位的男性驾驶者。本次研究中，主要研究了四个汽车内部的设计参数：座椅高度、踏板运动行程、踏板运动倾斜度，以及维持踏板完全踩下的最小踏板力。（见图1）图1 研究参数的定义 研究采用一种叫做“中心组合”的试验方法，共有30次试验和28个试验条件。每一次试验，运动由ELITE运动分析系统和两台50Hz红外线摄像机来测量，踏板的接触力由三向测力计和电位差计来测量，并用0-10分对每种布局的舒适度进行评分（0为难以忍受，10为非常舒适）。 标记轨迹通过三次样条来做平滑修正，通过反复试验最终确定修正量，在噪音和信号补偿之间达到一个好的平衡。 接下来下肢的运动模型被用来重建离合器踏板的操作运动。下肢模型由盆骨、大腿、小腿以及脚掌各部分通过髋、膝盖、和踝关节铰接而成（图2）。下肢运动模型有7个自由度（见后面髋部的定位）。运动数据的测定不受盆骨角坐标的影响，而是由坐垫和靠背的倾斜度来决定。坐垫和靠背的夹角被看做是大腿和躯干的夹角。根据先前的实验结果（e.g.Bridger et al 1989,Harrison et al.1999),驱赶和大腿之间的夹角被看做是坐垫-靠背夹角的2/3。主要当把盆骨倾斜度考虑进去的时候，盆骨的另外两个方向的转动才能被定为零。 先前的实验没有考虑脚后跟和地面之间的接触,而这是在实验过程中观察到的，另外一个假设就是大腿和坐垫之前也没有接触，所以说大腿的重量完全有肌肉支撑，这可能导致对臀屈肌受力评价过高。 通过回归分析法算出人体各部分的惯性特征（质量和惯性）这种方法最早由由McConville et al(1980)和Young et al.(1983)s提出，并由Dumas et al.（2006）推及到三维物体的应用上。图2 下肢运动机构。臀部被简化为具有3个自由度的球形接头，膝盖为两个自由度的接头（弯曲-轴向转 动），脚踝为两个自由度的接头（弯曲-内收）下肢的生物力学模型为了能准确预测运动中所产生的肌肉力，左脚的生物力学模型用Matlab进行建模。左腿骨架表示为四个部分（髋部，大腿，小腿和脚掌），7个自由度的开链，骨骼的尺寸取第50百分位的男性Humos模型（Vezin te al.2005).为了使得模型能够和志愿者的实际测量数据结合，对志愿者身体各部分的尺寸进行了几何缩放，仅仅是几何上的缩放，并没对肌肉强度做任何改变。下肢的肌肉模型由30块肌肉组成（图3），肌肉的几何尺寸取自S.delp(Delp,loan,1995；Delp et al.1990)所建立的下肢模型。肌肉表示为动作路线的起始点到终点，需要时也包括通过点。诸如臀大肌这类宽阔的肌群组织可用复合条肌肉运动线路来表示。假设每一块肌肉j都有恒定的最大力量Fjmax,且Fj正比于肌肉的横截面积，比例系数取30N/cm2.每一块肌肉能够产生大小在0（肌肉完全放松）到Fjmax间的肌肉力Fj(t)=aj(t)Fjmax肌肉激活水平aj(t)取0到1，肌肉横截面积取自Thorpe et al.(1997)的研究数据。没有考虑力大小和力速率的关系，腱和刺激收缩力。图3-左腿的肌肉骨骼模型（离合器踏板起始位置）反作用力要计算每个关键的反力（髋，膝盖，脚踝）需要知道每个部分的惯量、运动以及踏板接触力。Legnani(Legnani et al.1996)创建的描述每个部位位置的形式，根据记录下的每个部位的坐标轨迹，运用齐次4*4位置矩阵来进行计算。其次矩阵用来表示部位i与参考部位（部位0）的关系、相应的速度oiW加速度oiH由下式给出 和由数学推导得出。每次推导，数据经低通零滞后4阶巴特沃斯滤波器，截断频率为5Hz。运动构成法则如下：根据志愿者的人体测量尺寸，计算出各部位的惯性矩Ii（Gi）和质量mi。根据Legnani法则，模拟惯性矩阵Ji为：为第i个部分的质心位置为以Ri表示的第i部分的“经典”惯性矩阵外力（踏板力）表示如下：Gravity operator Hg为关节反力很容易计算，对每个部分的惯性矩阵JiR0和Ai/oR0用R0可表示为于是我们得到了重力对第i个部分的影响：第i部分的平衡方程写作：第i-1和第i部分之前的关节反力i-1/iRi-1可局部参照第i-1部分来表示多块肌肉共同作用于相关关节产生关节力矩，对从脚掌（第4部分）到大腿（第2部分）进行以上连续计算。肌肉力的计算肌肉力运用经典静态优化算法来计算，可以这样表达：在每一个时刻t，找到一个肌肉力Fj(t)，使得肌肉单位肌肉横截面积所承受的应力最小（目标效应）：在关节达到平衡的时刻r-1/i(约束效应)：时刻r-1/i从关节反力的张量最后中提取对应的每一块肌肉的激活水平可以从估算的肌肉力和生理横截面积中推导出来。肌肉力重新采样以便对100根骨骼在不同实验中的受力情况进行比较。模型确认之前所说的肌肉骨骼模型通过比较先前公布的研究中志愿者关节的最大力矩进行评估。关节的时刻力定义为志愿者等比例活动所产生在关节上的力，它随关节位置不同而改变，因为每时每刻肌肉力作用于相关关节的力臂以及肌肉长度都在变化。关节静强度应该能被模型准确预测出来，这对模型来说是一项艰难的任务。离合器操作过程中，主要运动发生在径向平面，包含膝盖和脚踝的伸展。只对髋部和膝盖的伸展量，以及脚踝弯曲程度的静态最大时刻进行计算以和Chafiin et al(1999)公布的研究数据进行比较。用以下方法得到关节的不同位置的最大强度时刻。先设被研究的某关节的角度为第一个需要的值，接下来在肌肉力对该关节的力矩失去静态平衡前引用弯矩，然后用第50百分位的男性驾驶人群的事实实验数据与相同尺寸的人体仿真模型的实验数据进行比较。图4为模拟实验的最大关节力矩与实际数据的比较。就款不喝膝盖的伸展量来说，模拟数据和实验数据相差无几。另外，对于膝盖的伸展动作，关节的最大力矩被准确预测。换言之，穿过膝关节的肌肉的几何特征（起点，终点，以及可能的通过点位置）被正确模拟。对于脚踝的伸展，模拟实验预测的最大运动力矩高于实际实验。另外，实际实验数据表明，踝关节的时刻强度随关节夹角的增大而减小，而模拟实验数据则恰恰相反。一种解释是肌肉的力量-长度关系没被包含在模拟实验中。当踝关节伸展时，连接脚后跟的主要屈肌比目鱼肌（小腿后面的一块扁平肌肉）会缩短，其运动时产生的最大肌肉力应该会减小。而在我们采用的模型中，该肌肉的最大肌肉力是恒定的，因此脚踝的位置变化对其毫无影响。在以后的研究中应当包括肌肉的力-长度法则以及力-速度法则（Hill肌肉模型）。图4-髋关节(a)，膝关节(b)和踝关节(c)的模拟实验（短横线）及实际实验（实线）1SD（虚线）的平均肌肉时刻强度结论离合器踏板操作中的典型力学模型为了能够了解各块肌肉如何协作完成离合器踏板操作，以及如何产生不适感。对典型的肌肉力模型的研究显得十分重要。下图为操作任务中下肢主要肌肉产生的肌肉力。实验结果与预测的第50百分位的男性驾驶人群的舒适布局（实验4）相符。这一布局重复实验了三次，以根据该布局下肌肉力的强度对踏板操作的可重复性进行评估。图5-同一布局下3次离合器踏板操作实验中髂腰肌（a）、股直肌（b）和比目鱼肌（c）的肌肉力。第一次重复：短横线；第二次重复：虚线。从图7中可以看出，三次试验预测的肌肉力相近。同一对象的肌肉力模型具有很好的可重复性，模型特征有以下几点：从脚掌与踏板接触到完全踩下踏板，髋部、膝盖和脚踝的伸肌产生的力增加，它们存在某种程度的共同收缩：一些屈肌趋于激活以补偿伸肌产生的部分动作。保持踏板完全踩下时整个肌肉系统达到最大激活状态，此时踏板力阻力最大。当松开踏板时，所有伸肌的肌肉力减小（因为踏板阻力减小了）。然而此时，屈肌的激活水平提高，尤其是髋部屈肌。这显而易见，髂腰肌产生的肌肉力在松开踏板时迅速增加，因为髋部屈肌必须抬起整条腿才能松开踏板。INTER-SUBJECTS可重复性图6-离合器踏板操作中第50百分位男性驾驶人群的髂腰肌、股直肌和比目鱼肌产生的肌肉力。细线：实验者的肌肉力；粗线：5名实验者的平均值；虚线：平均值1SD。对同一实验对象在同一布局下的3次模拟实验中，肌肉力的测算结果十分接近。另一项有趣的研究结果是不同实验对象的测试数据也不乏相似之处。5名实验对象的肌肉力数据见图6同一实验对象多次实验得到的数据具有重复性，不同对象间的肌肉力数据却有所不同。然而，我们得到了重要的事实：5个实验对象的测试数据有共同特点。比如，他们的髂腰肌有相同的动作（刚开始踩下离合器踏板时以及接近完全松开踏板时），以及他们的股直肌都在踩下踏板时增大，在松开踏板时减小。对同一种布局，相似身材比例的实验对象具有相似的肌肉力分配。这产生了另外一个问题：肌肉力图形是如何随布局参数的改变而改变的？对布局参数的敏感程度图7所示为踏板阻力对5名实验对象的最大肌肉运动强度的影响，不同实验比较了3种踏板阻力：95N，125N和140N。每次实验测算出实验对象每一块肌肉的最大肌肉力，然后取5名实验对象的最大力平均值图7-踏板力为95N（浅灰），125N（灰色）和140N（深灰）时，五名实验者骨四头肌、腿筋、小腿三头肌肌群产生的最大肌肉力。从图7可以看出：四头肌产生的肌肉力随踏板阻力增大而增大膝关节拮抗肌产生的肌肉力随踏板阻力增大略微增大踝关节屈肌产生的肌肉力几乎不受踏板阻力的影响。肌肉激活成都差异相对较大，三头肌产生的肌肉力保持较低水平。其他踏板设计参数的影响（踏板行程、踏板倾斜角以及座椅高度）用相同方法测得，其他实验组也做了测试，然而，踏板阻力是对肌肉力有重大影响的唯一参数。讨论和总结运用数字建模对同一布局下和相同生理尺寸的对象的操作力的测定结果具有重复性，实验中观察到典型的肌肉力图形，和生理结构学中肌肉功能的描述相符。但却未能找到肌肉运动与不适感之间的确切关系。肌肉力不能很好的解释不适感。第一点要指出的是，除了踏板阻力，肌肉力对其他控制参数的反应并不明显。另外，先前基于同样实验得出的研究结果也表明这些控制参数只能部分解释实验对象的不适感。这也许就是为什么肌肉力与实验对象不适感之间没有太大联系。从测定的肌肉力来看，踏板阻力的增加只引起主动肌肌肉力的增加。拮抗肌的肌肉力却没有明显增加。这与之前公布的研究结果一致：取每一块肌肉的肌肉力平方值作为静态优化算法的一种优化手段忽略了其协同运作的生理特征。现在我们相信为什么肌肉力能比关节力矩更好的解释操作过程中的不适感是因为肌肉的协同收缩。事实上这种协同收缩对于动作的稳定性十分重要，也正因为如此，关节力矩和肌肉力的大小并不是线性关系。对于给定的关节力矩，肌肉的共同收缩量会因动作本身而不同：在关节需要加强时肌肉