Different Phases in Manual Materials Handling Have Different Performance Criteria: Evidence From Multi-Objective Optimization
Notice bibliographique
Résumé
A manual material handling task involves the phases of reaching, lifting, unloading, and standing up (RLUS). Understanding the mechanisms of manual material handling is important for occupational health and the development of assist devices. Predictive models are becoming popular in exploring which performance criterion is appropriate in the lifting phase. However, limited attempts have been performed on the other phases. The associated performance criterion for predicting other phases is unknown. In this study, an optimization model for predicting RLUS has been developed with the multi-objective optimization method. Two performance criteria (minimum dynamic effort and maximum balance) were studied to explore their importance in each phase. The result shows that maximum balance leads to joint angle errors 27.6% and 40.9% smaller than minimum dynamic effort in reaching and unloading phases, but 40.4% and 65.9% larger in lifting and standing up phases. When the two performance criteria are combined, the maximum balance could help improve the predicting accuracy in the reaching, lifting, and unloading phases. These findings suggest that people prefer different performance criteria in different phases. This study helps understand the differences in motion strategies in manual materials handling (MMH), which would be used to develop a more accurate predictive model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».