疲劳的客观测量在职业健康和安全等领域至关重要,因为疲劳会损害认知和运动能力,从而降低生产力并增加受伤风险。可穿戴系统代表了疲劳监测的极具前景的解决方案,因为它们能够在无人值守的环境中持续、长期监测生物医学信号,并具有所需的舒适性和非侵入性。这是开发实时疲劳监测准确模型的先决条件。但是,通过可穿戴设备监测疲劳带来了独特的挑战。为了概述目前通过可穿戴设备监测与疲劳相关的变量的最新技术,并发现当前知识中的潜在差距和缺陷,进行了系统回顾。在 Scopus 和 PubMed 数据库中搜索了自 2015 年以来以英文发表的文章,标题中包含术语“疲劳”、“困倦”、“警觉”或“警觉”,并提出了基于可穿戴设备的非侵入性疲劳量化系统。在检索到的 612 篇文章中,有 60 篇符合纳入标准。纳入的研究主要是短期的,并且在实验室环境中进行的。总体而言,研究人员根据市场上可穿戴设备获取的运动 (MOT)、脑电图 (EEG)、光电容积图 (PPG)、心电图 (ECG)、皮肤电反应 (GSR)、肌电图 (EMG)、皮肤温度 (T sk )、眼球运动 (EYE) 和呼吸 (RES) 数据开发疲劳模型。在提出的疲劳量化方法中,监督机器学习模型,更具体地说是二元分类模型占主导地位。这些模型在检测疲劳方面表现非常出色,然而,在模型开发过程中,几乎没有努力确保使用高质量的数据。总之,本综述的结果表明,方法论的局限性阻碍了大多数提出的疲劳模型的普遍性和现实世界的适用性。需要做更多的工作来充分探索可穿戴设备在疲劳量化方面的潜力,以及更好地理解疲劳与生理变量变化之间的关系。
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Enora Bellec、Matteo Luca Facchinetti、Cédric Doudard、Sylvain Calloch、Sylvain Moyne 等。国际疲劳杂志,2021 年,149,第 106222 页。 doi:10.1016/j.ijfatigue.2021.106222。半-03212358
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轻度机组疲劳是民用和军用航空领域的一大问题。6,7 研究人员估计,疲劳是造成 4% 至 8% 的飞机事故的原因,一次事故就可能造成数百万美元的损失,甚至导致致命后果。7 此外,这些事故还可能导致后续航班和任务的延误和取消,从而影响组织的效率。因此,疲劳风险管理是航空业组织确保个人安全、减少不必要和不良成本以及保持组织效率的重要考虑因素。美国空军空中机动司令部 (AMC) 已实施航空运营风险管理 (AvORM) 计划,以帮助任务调度员和机组人员识别、缓解和管理疲劳等飞行风险。AvORM 计划的一个组成部分使用
感谢卡尔斯鲁厄理工学院 (KIT) 钢铁、木材和砖石研究中心 1 的 Jennifer Hrabowski 和 Stefan Herion 为我提供了在我们研究所工作的机会。感谢 Thomas Ummenhofer 教授为我提供机会加入他的团队进行研究,并更好地理解应用数学的含义。
本研究考察了先前的循环历史(通过循环软化导致机械性能发生变化)对 ABS EH36 和 HY80 的疲劳裂纹扩展 (FCP) 和断裂韧性行为的影响程度。通过比较原始材料与预损伤材料的断裂韧性和 FCP 行为,凭经验确定了预损伤的影响。研究范围包括在环境条件下以及在低至 0.2 Hz 频率的海水中进行测试。对开发的数据进行了分析,以评估明显的预损伤效应是由于材料固有的变化还是由于循环软化对过去研究中应用的测试方法的有效性和独特性的影响。研究的主要结论是,明显的预损伤效应是由于循环软化对测试方法和相关数据解释的影响。当使用 JIC 作为
* 通讯地址:Chola Elangeswaran,鲁汶天主教大学,机械工程系,Celestijnenlaan 300,3001 鲁汶,比利时。电子邮件:chola.elangeswaran@kuleuven.be URL:www.set.kuleuven.be/am