Die Geheimnisse der effizienten menschlichen Bewegung entschlüsseln? Diese Forschung kombiniert ein dreidimensionales neuromuskuloskelettales Modell mit der dynamischen Optimierungstheorie, um normales Gehen zu simulieren, mit dem Ziel, den Stoffwechselenergieaufwand pro zurückgelegter Strecke zu minimieren, um die Mechanismen der effizienten bipeden Bewegung zu bestimmen. Der Körper wurde als mechanische Verbindung mit 23 Freiheitsgraden modelliert, die von 54 Muskeln betätigt wird, wobei die Stoffwechselenergie des Muskels durch Summieren von Grundwärme, Aktivierungswärme, Erhaltungswärme, Verkürzungswärme und mechanischer Arbeit berechnet wurde. Ein Schlüsselaspekt der Studie war, dass nur eine Reihe von terminalen Einschränkungen auf die Zustände des Modells angewendet wurde, um die Wiederholbarkeit des Gangzyklus zu erzwingen. Quantitative Vergleiche der Modellvorhersagen mit experimentellen Daten zeigen, dass die Simulation wichtige Merkmale des normalen Ganges reproduziert. Diese Simulation zeigt, dass die Minimierung der Stoffwechselenergie pro zurückgelegter Strecke ein gültiges Maß für die Geh-Leistung ist. Die Entwicklung solcher Modelle kann für eine Vielzahl von Zwecken verwendet werden, einschließlich der Entwicklung von Prothesen und Exoskeletten oder der Behandlung von Ganganomalien.
Dieser Artikel, der im Journal of Biomechanical Engineering veröffentlicht wurde, steht in perfektem Einklang mit dem Fokus der Zeitschrift auf die Anwendung von Ingenieurprinzipien zum Verständnis biologischer Systeme. Durch die Kombination eines neuromuskuloskelettalen Modells mit dynamischer Optimierung zur Simulation des menschlichen Gehens leistet die Forschung einen direkten Beitrag zum Bereich der Biomechanik. Der Fokus auf die Minimierung des Stoffwechselenergieaufwands steht im Einklang mit dem Interesse der Zeitschrift am Verständnis der Effizienz der menschlichen Bewegung.
| Kategorie | Kategorie Wiederholung |
|---|---|
| Medicine: Medicine (General): Medical technology | 258 |
| Science: Biology (General) | 204 |
| Science: Physics | 144 |
| Technology: Engineering (General). Civil engineering (General) | 143 |
| Science: Biology (General): Genetics | 117 |