良好的操縱舒適性不僅減少工作中的疲勞,而且提高工作效率.針對站立姿態(tài)下操縱舒適性評價(jià)的不確定性和模糊性,構(gòu)建基于T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Takagi-Sugeno Fuzzy Neural Network, T-S FNN）的站立姿態(tài)操縱舒適性評價(jià)模型.通過實(shí)驗(yàn),收集模型的訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù).選取20名被試者參與本次實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)要求每個(gè)被試者完成100項(xiàng)目操縱任務(wù),共有4個(gè)面板位置,每個(gè)面板上有25個(gè)圓形貼紙,代表不同操縱位置.在實(shí)驗(yàn)過程中分別記錄被試者的關(guān)節(jié)角度、腳底壓力、人體尺寸、操縱目標(biāo)位置及主觀舒適性數(shù)據(jù).選取90%的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練,10%的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對所提出的方法進(jìn)行驗(yàn)證,并與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測的主觀舒適性進(jìn)行比較,結(jié)果表明:T-S FNN模型具有較小的均方根誤差（1.2 VS 4.5）.最后隨機(jī)選取15組不同操縱任務(wù)進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果表明:該方法的預(yù)測值和實(shí)際值相關(guān)性系數(shù)為0.962（P<0.01）,與快速上肢評估（RULA）計(jì)算結(jié)果的相關(guān)性系數(shù)為0.833（P<0.01）,與工作體位分析系統(tǒng)（OWAS）計(jì)算結(jié)果的相關(guān)性系數(shù)為0.694（P<0.01）,說明該方... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2020,52(05)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1 站立操縱作業(yè)研究對象
2 操縱舒適性實(shí)驗(yàn)
3 數(shù)據(jù)處理及操縱舒適性模型建立
4 實(shí)例分析及性能驗(yàn)證
5 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3190373