Full Text

Введение Динамическое моделирование – это набор математических уравнений для представления динамического поведения системы и получения информации о системе в определенных условиях без необходимости построения и тестирования ее в физической среде, которые могут быть достаточно дорогостоящим [1]. Согласно Давудабади [2], виртуальная модель человека должна имитировать реальные человеческие позы и движения в различных областях, включая ортопедию [3], исследования травм [4], эргономику [5], дизайн спортивного оборудования и повышение производительности [6]. При наличии соответствующих знаний о начальных условиях, силах и крутящих моментах, действующих на систему, динамика может быть использована в биомеханике для прогнозирования возможных движений данной системы [7]. Силы и крутящие моменты связаны с положениями, скоростями и ускорениями системы с помощью динамических уравнений [7]. Динамические модели широко используются при анализе кинематики и кинетическом анализе. Согласно исследованиям Хуссейна и Азлана [8], динамическое моделирование и симуляция могут быть полезны при оценке крутящих моментов / сил, создаваемых в конечности во время различных движений, а также во время любых потенциальных опасностей. Это также может дать представление о том, как люди и реабилитационные системы взаимодействуют, чтобы улучшить производительность человека и обеспечить безопасность при выполнении повседневных процедур. Различные методы, такие как метод Кейна, были использованы для разработки динамических моделей верхних конечностей [9], метод Лагранжа, методы Ньютона - Эйлера и искусственные нейронные сети. Согласно исследованиям Хуссейна и Азлана [8], методы Ньютона-Эйлера и Лагранжа для получения динамических уравнений движения сложно выполнить на 3D и 2D системах с множественной степенью свободы. Объективное тестирование и точный анализ движения требуют лучшего понимания движения человека во время функционального тестирования, чтобы описать движения более точно и конкретно. Хорошим примером является кинематический анализ. Кинематика — это изучение того, как тело движется в пространстве и времени, охватывая линейные и угловые смещения, скорости и ускорения [10]. Хотя существует множество подходов к решению динамической модели, нам интересно изучить методы, которые широко использовались, и их преимущества. Материалы и методы Подход систематического обзора был применен при поиске статей с использованием следующих баз данных: Google Scholar, ScienceDirect, Journal of Sports Science and Medicine, Journal of biomechanics и Taylor and Francis Online. На рисунке 1 показана блок-схема систематического обзора в динамической модели. В качестве ключевого слова использовалось «динамичеc-кая модель», в результате чего было найдено 250 соответствующих журналов и статей. На этом этапе в поисковых системах появились все журналы, связанные с динамической моделью, такие как кинематические и кинетические. Также на этом этапе статьи и журналы, в которых обсуждались другие движения человеческого тела и неанглоязычные статьи, были исключены. Затем было отобрано 216 статей на предмет заголовка и аннотации. Ключевое слово «динамическая модель» теперь объединялось с другими словами - «кинематическая модель», «кинетическая модель», «верхняя конечность», так что критерии включения, которые были кинематическим и кинетическим анализом движений тела, особенно верхних конечностей, были включены в выбранные статьи. Критериями исключения для избранных статей стали исследования, связанные с историей, тактикой, неполными текстами или статьями, включающими в себя только аннотацию. После этого только 34 статьи оценивались на соответствие требованиям. Затем 4 статьи были удалены из рецензии, потому что они дублировались в других. Наконец, в обзор были включены 30 отобранных статей. На данном этапе рассматривались только статьи, в которых обсуждались кинематический и кинетический анализ движений тела. Они были разделены на три группы: «тип модели», «сегмент тела» и «статистический анализ». Эти статьи анализировались на основе методологии исследования и их вклада в динамическую модель движения тела и связного взаимодействия, которая в дальнейшем может быть Рис. 1. Блок-схема систематического обзора в динамической модели использована в вычислениях и экспериментально в качестве потенциального ингибитора диабетических ферментов потенциальных мишеней для будущей разработки новых антидиабетических препаратов. Результаты Обзор последних исследований по методологии В предыдущем исследовании [1] была продемонстрирована стратегия применения метода Кейна для получения динамической модели системы из кинематической цепи с трехкратным сцеплением, и модель была проверена при помощи метода Лагранжа. Результат показал, что метод Кейна является универсальным и эффективным способом моделирования сложных систем, состоящих из нескольких тел. Хотя метод Кейна проще, чем метод Лагранжа, он требует большого количества вычислений для определения уравнений движения. [1]. Этот метод был предложен с использованием пакетов программ типа AUTOLEV, MATLAB и др. для получения и моделирования сложных динамических систем для упрощения расчетов [1,8,11] (Табл. 1). Программное обеспечение MATLAB широко использовалось и хорошо известно благодаря таким преимуществам, как высокая производительность при численных вычислениях, визуализация и простота в использовании высокоуровневого языка программирования. Основываясь на исследованиях Джонсона и Венкатеша [12], моделирование роботизированной руки было выполнено с использованием инструмента моделирования MATLAB. Моделирование отслеживало каждое сочленение руки робота, а движение робота контролировалось в различных направлениях с помощью разнообразных комбинаций углов сочленения. Таким образом, реализация концепции кинематики стала ясной, а обратная кинематика получила широкое применение в реальных приложениях [12]. Другое исследование [10] представило разработку модели, которая состоит из трехмерного анализа движения повседневной активности: «питье из стакана». Цель этого исследования состояла в том, чтобы исследовать и проанализировать повседневную деятельность с использованием кинематического анализа без физического ограничения нормального движения при питье и посмотреть, может ли этот метод быть использован в медицинской практике. Автор заявил, что клиницисты могут быть сбиты с толку концепцией трехмерных движений в суставах и суставных углах, поэтому они предложили термин двумерное движение в разных плоскостях. Ограничением этого исследования было отсутствие анализа вращений плечевого и локтевого суставов в запястье из-за сложностей в настройке и анализе Арифф [9] разработал биомеханическую модель движения плеча с использованием метода Кейна. Они разработали кинематические уравнения и уравнение динамики для определения крутящих моментов в плечевом суставе во время ударной активности. Три степени свободы включают в себя сгибание / разгибание плеча, приведение / отведение и внешнее / внутреннее вращение. Результаты показали, что по мере изменения движений происходят изменения в значении крутящего момента. Максимальное усилие и крутящий момент, создаваемые на плече при подъеме, заключаются в достижении максимальной скорости ракетки и разгоне волана. Между тем, Хуссейн и др. [8] составили математическую модель человеческой руки для прогнозирования крутящих моментов, возникающих при движениях во время приема пищи, который протекает при участии лучезапястных и локтевых суставов и фокусируется на сгибании/разгибании локтя, пронации/супинации предплечья, сгибании/разгибании запястья и приведения/отведения запястья. В этом исследовании было проведено моделирование и экспериментальная проверка с использованием различных типов продуктов питания и столовых приборов. Полученные данные показывают максимальный крутящий момент, производимый как в лучезапястном, так и в локтевом суставе во время процесса копания и употребления пищи. Точность модели, с точки зрения прогнозирования крутящего момента, сравнивали с тензодатчиком для всех видов пищевой деятельности. Результаты показали, что составленная динамическая 3D-модель эффективно соответствует всем крутящим моментам для всех видов пищевой деятельности, и для ее проверки используется метод Кейна. Таким образом, модель успешно имитирует верхнюю конечность человека в различных пищевых активностях с использованием разнообразных столовых приборов. В предыдущем исследовании Рамбели [13] была разработана 2D-модель двухзвенных кинематических цепей сегмента плеча с использованием двух динамических уравнений движения, которые являются методом Кейна и методом Лагранжа. Чтобы проверить его точность, динамическое уравнение сводится к дифференциальному уравнению первого порядка и решается с использованием модифицированной техники Эйлера и метода Рунге-Кутты четвертого порядка. Результаты показали, что модифицированный метод Эйлера не подходит для интегрирования динамических уравнений движения из-за меньшей точности по сравнению с методом Рунге-Кутты четвертого порядка. В то же время, основываясь на графике [13], при создании динамического уравнения движения с использованием метода Кейна, который дает более точные результаты, чем метод Лагранжа, учитываются внешние силы. С другой стороны, метод Лагранжа предполагает вычисление кинетической и потенциальной энергии независимо от каких-либо внешних сил, действующих на тело. Хотя между ошибками, обнаруженными с использованием подходов Кейна и Лагранжа, нет большой разницы. Таким образом, предполагается, что оба подхода имеют место быть. Другое исследование, проведенное Шибатой [14], проиллюстрировало разрыв между обычной моделью и моделями пальцев, в которых сегмент пальца считался жестким. Модель пальца была разделена на сегменты кисти, сегменты ладони, пальца и шарика. Между тем, обычной моделью был весь ручной сегмент. В этом эксперименте не использовался определенный стиль метания. Вместо этого он фокусируется на метании из статичного положения стоя. Для расчета кинетики пальцев был использован метод обратной динамики. Результаты показали, что крутящий момент запястья Рис. 2 Диапазон движения плеча а б Рис. 3 (а) Система верхней конечности (б) Концептуальное изображение верхней конечности [19] Таблица 1 Динамические и кинематические параметры локтевого и лучезапястного суставов во время приема пищи [8] передавал момент сгибания перед отпусканием мяча в модели пальца. Однако авторы заявили, что этот результат отличается от результатов предыдущих исследований, в которых для расчета использовалась обычная модель, где момент сгибания запястья был меньше, чем в модели пальца, а крутящий момент запястья отражает моменты разгибания перед отпусканием мяча. Модель опорно-двигательного аппарата верхних конечностей, созданная Пеннестри и др. [15], включала плечевую кость, локтевую кость, лучевую кость и кисть (Рис. 3). Человеческие суставы имеют физические ограничения, которые урезают диапазон движений. В результате они смогли решить эту проблему, используя метод индекса эргономики. Метод оптимизации был использован для решения проблемы мышечной активации. После сравнения результатов предыдущих исследований с результатами, полученными при повороте рулевого колеса, модель была признана действительной. Ю и др. [16] выявили вклад определенных мышц плеча в движение плечевого сустава во время отведения и измерили влияние сгибания локтя на работу мышц плеча во время подъема руки. Вклад мышечных субрегионов и 18 первичных мышц плеча в движение плечевого сустава во время отведения был исследован с использованием скелетно-мышечной модели верхней конечности. Предыдущие исследования [17,18] были использованы для определения последовательности вращения плечевого сустава. SD/Fast (Symbolic Dynamic, Inc., Маунтин-Вью, Калифорния, США) для расчета динамической модели опорно-двигательного аппарата верхней конечности. Было показано, что функционирование плечевых и локтевых суставов оказывает значительное влияние на мышцы. «Средние и передние дельтовидные мышцы, а также надостная мышца вносят наибольший вклад в угловое ускорение отведения плеча при разгибании локтя. Передняя дельтовидная мышца и подлопаточная мышца в наибольшей степени способствовали угловому ускорению при отведении, когда локоть был согнут на 90 градусов» [18]. Динамическая связь в опорно-двигательном аппарате использовалась для объяснения взаимосвязи между положением локтевого сустава и функцией мышц плеча. Квентал и др. [19] разработали надежную скелетно-мышечную модель верхней конечности, используя динамику многотельной системы. Модель включала грудной отдел: грудную клетку, ключицы, лопатки, плечевую кость, локтевую кость и лучевую кость в качестве твердых тел. Данные о скелетах и опорно-двигательном аппарате преобразуются в новый набор данных и соответствуют новым системам отсчета и рекомендациям Международного общества биомеханики. В этом исследовании были некоторые ограничения, которые заключались в отсутствии учета вязкоупругих свойств биологических суставов и, таким образом, ограничивают его применимость к плечевым суставам. Кроме того, не были получены данные для обобщенной константы жесткости, следовательно, она привязана к большеберцово-бедренному суставу, а не к плечевому суставу. Шноренберг [20] предложил модель обратной динамики для характеристики трехмерной кинематики суставов верхних конечностей во время передвижения в детской инвалидной коляске с использованием системы поручней smart wheel-instrumentated. Последовательность Эйлера Z-X-Y использовалась для определения углов соединения дистального сегмента с проксимальным сегментом для грудного, плечевого, локтевого и лучезапястного суставов. Для разработки модели они использовали MATLAB (Mathworks, Inc., Натик, Массачусетс). Для определения местоположения центра плечевого сустава был применен регрессионный метод из-за его высокой точности и простоты реализации с помощью этой модели. Тем временем данные о кинетических поручнях использовались для вычисления сил и моментов в каждом интересующем соединении верхних конечностей с использованием обратного динамического подхода в уравнениях движения Ньютона-Эйлера. Результаты показали, что эта модель может раскрыть информацию о биомеханике детской ручной мобильности в инвалидных колясках, что может способствовать уменьшению боли в верхних конечностях. Другое исследование, проведенное Томас и др. [21], было посвящено анализу задачи достижения цели, включающей руки, туловище и ноги, и определяющей, имеют ли формы отдельных сигналов какое-либо сходство. Чтобы исследовать ограниченные корреляции между относительными величинами отклонения сегмента и динамическими моментами соединения от пика к пику, был использован анализ основных компонентов. Результаты показали, что единственной общей формой сигнала для всех отклонений является 62,2% VAF. Хотя динамические величины крутящего момента в суставах не передаются должным образом одной формой волны при 72,2% VAF, масштабирование динамических величин крутящего момента в суставах по сценариям работы составляет 94,7% VAF. Эти результаты показали, что эффективные степени свободы в задаче с несколькими суставами снижаются различными способами на кинематическом и кинетическом уровнях, оба они помогают упростить нейронный контроль над этими задачами. Исследование Уильямса [22] было расширенной моделью Шмидта [23], включающей плечевой и грудино-ключичный суставы, что позволило исследователям изучить кинематическую цепочку суставов рук в момент, когда они полностью вытянуты. Сегмент твердого тела математически описывается в соответствии с системами координат сегмента, которые выводятся из положений маркеров с использованием метода наименьших квадратов. Эта кинематическая модель состоит из четырех суставов: запястного, локтевого, плечевого и грудино-ключичного. В этом кинематическом анализе использовались два калибровочных испытания. Результаты показали, что анализ движения кинематической модели суставной цепи верхних конечностей сопоставим с его предшественником - анализом походки. Обзор последних исследований по статистическому анализу Статистический анализ был необходим для проверки динамической модели человеческого тела. Исходя из цели проведения статистического анализа можно использовать множество подходов. Анализ отклонений – это один из методов проверки значимости между одной или двумя независимыми переменными. В предыдущем исследовании Славински [24] применил повторный тест анализа отклонений для наблюдения за сравнением нормы угловой скорости сустава между различными суставами. Результаты показали, что сустав между грудной клеткой и брюшной полостью имеет значительно меньшую максимальную угловую скорость по сравнению с другими суставами, у которых она составляет 220.2±57.5. Между тем, максимальная угловая скорость заднего плеча значительно выше, чем у других суставов, которая составляет 703.1±49.6. Был сделан вывод, что норма угловой скорости показывает, что такие суставы, как плечевой, грудной или тазобедренный, не достигали своей максимальной угловой скорости при сгибании-разгибании. Деннерлейн [25] провел одностороннее повторное измерение анализа отклонений, чтобы проверить, вызвано ли вертикальное движение кончика пальца исключительно движением пальца и лучезапястного сустава. Лино и Кодзима [26,27] использовали двадцать один двусторонний анализ отклонений с повторными измерениями, чтобы исследовать влияние вращения мяча и уровня производительности на зависимые переменные: кинематические параметры ракетки при ударе, скорость мяча после удара и вклад вращений суставов и сегментов. Кроме того, Пави [28] провел статистический анализ, который представляет собой односторонние повторные измерения анализа отклонений с использованием программного обеспечения SPSS для сравнения каждого шага, полученного с помощью динамики движения вперед и каждого из обратных динамических методов, внешней механической работы и рекуперации энергии при различных скоростях и походках. Умбергер [29] оценивал дискретные метаболические переменные с помощью парного t-критерия (двухвостый α = 0.05). Результаты показали, что валовые и чистые показатели расхода метаболической энергии были 5.0% и на 7.7% выше (ρ = 0.004) при ходьбе без размаха рук, чем при ходьбе с размахом. Шибата и др. [14] также использовали t-критерий Стьюдента для оценки значимости обычной и пальцевой моделей. Кроме того, разница между моментом максимального сгибания пальца и моментом максимального сгибания запястья также была проанализирована с использованием t-критерия Стьюдента. Вероятность ρ ≤ 0.05 указанной значимости. В модели с пальцами работа, возникающая в результате сгибания/разгибания запястья, была значительно больше, чем в обычной модели (ρ ≤ 0.01). Палец показывал отрицательную работу, и не было никаких существенных различий между временем пикового момента сгибания пальца (−34±16ms) и пиковым моментом сгибания запястья (−43±8ms). Ся [30] сравнил кинематические параметры между группами рукопожатия и удержания пера для каждого из четырехтактных режимов, используя независимый t-тест с помощью программного обеспечения SPSS. Для условий верхнего вращения и обратного вращения результаты показали, что не наблюдалось существенных различий в скоростях мяча или ракетки между двумя захватами. Умбергер [29] оценил непрерывный ряд кинематических и кинетических данных на предмет сходства по форме и различия по величине, используя коэффициент взаимной корреляции (r) и среднеквадратичную разницу соответственно. Кинематические результаты показали, что существует сходство между ходьбой с размахом рук и без него. Между тем, Шибата [14] также использовал функцию взаимной корреляции (r) для изучения сходства между моментом в лучезапястном суставе и моментом в суставе пальца. Результаты показали, что максимальный коэффициент корреляции между моментом в лучезапястном суставе и моментом в суставе пальца был значительно высоким в модели пальца (r = 0.85±0.10). Среднеквадратичная ошибка – это стандартная статистическая метрика, используемая для оценки эффективности модели в различных областях. Чтобы подтвердить эксперимент, Хусейн и др. [8] использовали среднеквадратичную ошибку для измерения производительности трехмерной математической модели. Результаты среднеквадратичной ошибки показали, что разработанная трехмерная динамическая модель очень хорошо соответствует всем крутящим моментам для всех видов деятельности, связанных с приемом пищи, со средним значением среднеквадратичной ошибки всего 0,05 Нм. Банкош и Виньярски [31] исследуют взаимосвязь между угловыми скоростями в отдельных суставах и скоростью ракетки в настольном теннисе при различных ударах сверху, справа и слева. Эксперимент проводился с помощью системы анализа движения BTS Smart (BTS Bioengineering, Милан, Италия). Для статистического анализа были использованы все данные игрока. Была оценена фундаментальная описательная статистика (среднее арифметическое и стандартные отклонения). Для определения нормальности распределения данных использовался тест Шапиро-Уилка. Кроме того, был использован множественный регрессионный анализ для оценки того, какая из независимых переменных (совместные угловые скорости) наилучшим образом описывает зависимую переменную. Результаты показали, что максимальное среднее арифметическое угловых скоростей в суставах в момент контакта, а также стандартные отклонения для большинства движений в суставах были довольно высокими. В бросках вперед наблюдалась корреляция между скоростью ракетки и угловыми скоростями разгибания бедра и голеностопного сустава на сторонах участвующих в игре и нет. Обсуждение Целью данного исследования является изучение метода, который был предпочтительным при анализе динамической модели верхних конечностей. При анализе движения человека используются два типа анализа: плоская система (2D) и трехмерная система (3D). Для описания движения человека существуют три исходные оси, каждая из которых перпендикулярна одной из трех плоскостей движения: сагиттальная ось, Таблица 2 Рассмотренные в данной работе статьи Рис. 4 Опорные плоскости и оси [40] фронтальная ось и продольная ось (Рис. 4). Со временем технологии развиваются, и все движется вперед от 2D к 3D, от 3D к 5D и так далее. Однако, несмотря на развитие технологий, в новых исследованиях и изысканиях, как правило, используется 2D, а не 3D, поскольку 3D-системы более сложны в исполнении, и даже 2D-системы имеют больше степеней свободы (DOF). Кроме того, преобразование 3D-системы в 2D-систему – это отличная идея, поскольку она становится намного проще для понимания некоторыми людьми из разных областей [10]. В наше время динамическая модель верхних конечностей стала важным инструментом анализа всего движения человека. Он широко использовался в спортивных и клинических исследованиях. Несколько исследователей ранее представляли при помощи различных методов динамическую модель верхних конечностей. Далее определились и стали широко использоваться при анализе динамической модели верхних конечностей такие методы, как метод Кейна [1; 9, 8; 14], метод Лагранжа [14], метод оптимизации [16], метод регрессии [21] и многие другие. Подход Кейна чаще всего используется для анализа 3D-сегментов рук из-за его преимущества в виде векторного подхода. Они использовали векторные перекрестные и точечные произведения для вычисления скоростей и ускорений. Обобщенные силы и обобщенные силы инерции были включены в упрощенной форме и просто сложены вместе для создания динамического уравнения [8]. Между тем, если потенциальная и кинетическая энергии системы могли быть легко идентифицированы, подход Лагранжа становился наиболее подходящим. Однако с точки зрения погрешностей, метод Кейна является предпочтительным по сравнению с методом Лагранжа. Точность метода также имеет большое значение и должна учитываться при выборе метода или проведении эксперимента. Существует множество методов, но исследователю необходимо выбрать наиболее подходящий метод для данных и соответствующее оборудование при проведении эксперимента. В методе и анализе могут быть некоторые допущения, которые должны быть удовлетворены. Поэтому очень важно убедиться, что все допущения выполнены, иначе результаты будут недействительными. Валидация исследования является частью процесса завершения исследования. Для того чтобы подтвердить результат или обосновать выбор метода, исследователь сравнивает результат своего исследования с предыдущими исследованиями [15,8]. Существуют различные исследования, в которых представлена динамическая модель верхних конечностей с различными методами и целями. Однако исследователям рекомендуется выбирать ссылки, связанные с их собственными исследовательскими проблемами, и использовать доступные программные пакеты. Повторить работу по моделированию других может быть сложно, поскольку некоторые модели не были общедоступны [11]. Кроме того, финансовая стоимость модели и технические затраты, необходимые для привлечения эксперта для запуска сложной модели, могут быть факторами, препятствующими использованию других моделей [11]. Более того, разработка модели опорно-двигательного аппарата является более сложной задачей, чем разработка динамической модели, лишенной мышц. Для разработки модели опорно-двигательного аппарата требуются тщательные расчеты и пакет программного обеспечения, связанный с мышцами. Однако сложность создания модели опорно-двигательного аппарата может помешать управлению в реальном времени [41]. Насколько известно авторам, нет ни одного кинематического и кинетического исследования, которое бы охватывало всю верхнюю конечность от туловища до пальцев. Согласно найденным исследованиям, плечевой сегмент является очень сложным для расчета, поскольку он включает 3 степени свободы в плече [9]. В таких видах спорта с ракетками, как бадминтон, теннис, сквош и настольный теннис. Плечевой сегмент создает максимальную силу и крутящий момент во время взлета [9,43]. В то же время, в процессе съема сегменты запястья и локтя создают максимальный крутящий момент [8]. Оба исследования имеют сходство в плане метода, используемого для решения двух разных задач. Большинство исследователей использовали статистический анализ для проверки своих моделей и расчетов. В зависимости от цели получения данных, они использовали физическую, механическую и статистическую формулы. Было обнаружено, что по крайней мере одна ссылка из предыдущих исследований была включена в нынешнюю модель исследователей. Прежде чем добавить что-либо к нынешней разработанной модели, некоторые из них протестировали и подтвердили правильность предыдущей модели с помощью статистического анализа. В результате было решено, что предыдущие исследования послужат руководством для исследователя, который стремится разработать и проверить динамическую модель верхних конечностей. Заключение Обзор основан на исследованиях динамических моделей верхних конечностей и биомеханического движения человека Методология исследования и результаты предыдущих исследований станут ориентирами для исследователей по решению проблем в этой области. Разработка комплексной модели верхних конечностей требовала информации из предыдущих исследований. Таким образом, исследователям было рекомендовано выбирать подходящие ссылки, связанные с конкретно их проблемами. Несмотря на то, что цели исследования были такими же, как и у некоторых предыдущих исследований, для решения проблемы могут использоваться самые различные методы, и из-за этого результаты могут несколько различаться.

About the authors

S. Saad

University of Tun Hussein Onn Malaysia, Panchor, Malaysia

N. Ibrahim

University of Tun Hussein Onn Malaysia, Panchor, Malaysia

N. A. A. Osman

University of Tun Hussein Onn Malaysia, Panchor, Malaysia

References

Statistics

Views

Abstract - 17

PDF (Russian) - 7

Refbacks

• There are currently no refbacks.