Biodynamic Response and Spinal Load Estimation of Seated Body in Vibration Using Finite Element Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Trunk biomechanical models play an indispensable role in predicting muscle forces and spinal loads under whole-body vibration (WBV) exposures. Earlier measurements on the force-motion biodynamic response (impedance, apparent mass) at the body-seat interface and vibration transmissibility (seat to head) have led to the development of different mechanical models. Such models could simulate the overall passive response and serve as an important tool for vehicle seat design. They cannot, however, evaluate physiological parameters of interest under the WBV. On the contrary, anatomical models simulating human's physiological characteristics can predict activities in muscles and their dynamic effects on the spine. In this study, a kinematics-driven nonlinear finite element model of the spine, in which the kinematics data are prescribed, is used to analyse the trunk response in seated WBV. Predictions of the active model (i.e., with varying muscle forces) as compared with the passive model (i.e., with no muscle forces) compared satisfactorily with measurements on vertical apparent mass and seat-to-head transmissibility biodynamic responses. Results demonstrated the crucial role of muscle forces in the dynamic response of the trunk. Muscle forces, while maintaining trunk equilibrium, substantially increased the compression and shear forces on the spine and, hence, the risk of tissue injury.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».