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J-GLOBAL ID：201702218552428477   整理番号：17A0853336

ランニング中の衝撃力を予測するためのひ腹筋筋活動のための活性モデル【Powered by NICT】

An active model for gastrocnemius muscle activity to predict the impact force during running

著者 (4件)： Jalali Peyman (Dept. Mechanical Eng., University of Tabriz, Tabriz, Iran) ,  Noorani M-R Sayyed (Dept. Mechatronics Eng., University of Tabriz, Tabriz, Iran) ,  Hassannejad Reza (Dept. Mechanical Eng., University of Tabriz, Tabriz, Iran) ,  Ettefagh Mir Mohammad (Dept. Mechanical Eng., University of Tabriz, Tabriz, Iran)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICROM  ページ： 380-385  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： いくつかの質量-ばね-ダンパ(MSD)モデルは,走行時のボディーの生物力学的な特性,特に床反力を研究するために開発した。MSDモデルは主に受動的および能動的モデルに分類される。受動的モデルの多くは,下肢筋骨格系の軟部組織モデリング要素の柔軟性特性は粘弾性条件にかかわらず不変,履物の種類,などが残されている提案されている。さらに,受動的モデルは,筋活動を考慮していない。本論文では,種々の速度で,特に,ランニング中の衝撃力を予測するためのヒト下肢の筋骨格システムのための新しいアクティブな生体力学モデルを提示するのを目的としている。この考えは,ひ腹筋の活性Kelvin-Voigt型モデルにおける低い軟組織の受動的パッケージを置換したLNZNモデルに確立されている。事実,ばねの剛性とビスコースダッシュポットの減衰係数は,アキレス腱力の指数関数である。このモデルは,二種類のハードおよびソフト靴の検討した。腓腹筋モデルに含まれるチューニングパラメータを最小二乗誤差(LSE)法を用いて決定したLNZNモデルと新しい活性モデルの間で予測された床反力の差が最小化されるようにした。最後に,連続範囲走行速度のためのモデルを開発するために,人工ニューラルネットワーク(ANN)を所望の速度に応じて筋肉の同調パラメータを推定するために設計されている。,数値シミュレーションにより得られた結果は,文献に報告されたデータと良い一致を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 下肢 ,  生体力学 ,  ヒト ,  *モデル ,  シミュレーション ,  粘弾性 ,  床反力 ,  ニューラルネットワーク ,  ダイナミックモデル ,  *腓腹筋 ,  剛性 ,  モデリング ,  走行
準シソーラス用語： *筋活動 ,  *衝撃力 ,  *ランニング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： スポーツ医学  (GC11000Y)

タイトルに関連する用語 (7件)： ランニング ,  衝撃力 ,  予測 ,  ひ腹筋 ,  筋活動 ,  活性 ,  モデル