Physical Demand Comparisons between Cleco’s Low Torque Reaction and Bosch’s ERGOSTOP Right-Angle Power-Tool Fastening Strategies
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this work was to compare the physical demands associated with the right-angle power-tool (RAPT) operation when using Cleco’s Low Torque Reaction (LTR) and Bosch’s ERGOSTOP fastening strategies during simulated tightening of various joints. Twenty healthy participants (N=10 M, N=10 F, 21.1 ± 0.3 years) having no RAPT experience and no injuries to the arms or trunk participated in the study, however, 8 participants data were not analyzed due to equipment malfunction. Participants completed a five-minute bout of 5 joint fastening per minute for every experimental condition. Participant’s completed twelve total conditions including: 3 target torques (30, 55 and 75 Nm); 2 tightening strategies (Cleco’s Low Torque Reaction and Bosch’s ERGOSTOP); 2 joint hardness (Hard, which target torque was achieved at 30° of spindle rotation; Soft, which target torque was achieved at 520° of spindle rotation). All fastenings were completed with a common joint location-orientation of horizontal (53 cm), vertical (103 cm), lateral (35 cm) using a downward shot direction. Our data revealed that for all conditions (Target Torque, Joint Type & Tightening Strategy), Cleco’s LTR strategy resulted in lower physical demands. This is based on LTR fastenings resulting in lower push/pull magnitudes force impulse, peak forces and pulse-width times. From an ergonomics perspective, the reduction of physical force demand is a primary element of reducing the risk of work-related-musculoskeletal-disorders, the outcomes from this work was designed to aid ergonomists/engineers in understanding the physical demand magnitudes of RAPT operations in an effort to optimize manufacturing operations.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».