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如何消除──人体疲劳当你经过一定时间繁重的体力劳动、紧张的工作或学习后,会感到周身不适,精疲力尽。这种人体疲劳现象每个正常人都会有过不同程度的体验和感受。人体疲劳程度的不断发展,对健康潜伏着巨大威胁,长期积累的慢性疲劳往往会导致机体的胸腺、肾上腺等免... 相似文献
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1.疲倦是安全行车的大敌 常见很多驾驶员开车前本来没有休息好,又在赶运货物中日夜兼程,自己虽已感到疲劳不堪,但却没有及时地停车休息,消除疲劳,恢复精力之后行车。而是硬着头皮,“强打精神”地“拼搏”。最终,因过度疲劳而精神恍惚,不幸发生交通肇事,导致行人惨遭无辜。 相似文献
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因为产生疲劳的性质不同,所以消除疲劳的方式也该不同,否则不仅不见效,还可能使疲劳加重. 体力疲劳:主要表现为四肢乏力、肌肉酸疼,但精神尚好.产生体力疲劳的原因是代谢产物在血液里堆积过多,使肌肉不能继续进行有效的活动,信息传到中枢神经,人就产生了疲劳感.消除体力疲劳的最佳方式是睡眠,临睡前洗一个热水澡或用热水泡泡脚,这样更易入睡.一般较轻度的疲劳,坐一会或躺一会儿即可消除,如再配合保健按摩,效果则更好. 相似文献
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涡激振动是立管发生疲劳破坏的关键因素之一。为了更加准确预测其疲劳寿命,基于Van Der Pol尾流振子模型,考虑内外流共同作用对立管的涡激振动影响及横向和顺流向的耦合作用,建立了立管涡激振动方程,用Hermit插值函数和Newmark-β法对方程求解,进一步采用P-M准则对立管疲劳寿命进行分析。并且通过设计试验对模型进行验证,最后研究管内流速对位移响应和疲劳寿命的影响。结果表明:立管振动位移随内流流速的增加而增加,造成立管疲劳寿命降低;通过增大顶张力可以有效消除内流的影响;立管两自由度涡激振动疲劳寿命大体相等,因此双向耦合作用在立管振动分析中应给予足够重视。 相似文献
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因为产生疲劳的性质不同,所以消除疲劳的方式也该不同,否则不仅不见效,还可能使疲劳加重。 体力疲劳:主要表现为四肢乏力、肌肉酸疼,但精神尚好。产生体力疲劳的原因是代谢产物在血液里堆积过多,使肌肉不能继续进行有效的活动,信息传到中枢神经,人就产生了疲劳感。消 相似文献
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疲劳驾驶是导致交通事故的重大诱因,而降低交通事故发生概率是交通系统的重要研究方向之一,结合当下的车辆驾驶实际情况,提出了针对特定司机的疲劳检测方法。该检测方法首先存储该车司机正常状态下的面部信息,然后利用多任务卷积神经网络(Multi-Task Convolutional Neural Network, MTCNN)检测摄像头所读取画面中的人脸,返回人脸的位置信息,其次通过全梯度下降树算法根据人脸位置信息得到驾驶人面部特征点,利用特征点中存储的信息判断眼部与嘴部的状态,最终与被检测司机的正常状态对比,根据设定的条件阈值来判断其是否疲劳。与其他检测方法相比,该方法只针对车辆的常驻司机,符合大部分车辆极少更换驾驶人的情况,并且成功消除了个体差异,提高了准确率。 相似文献
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《中国特种设备安全》2015,(Z1)
对一台进口硫化罐因布汽槽钢设置不良,引发应力集中的部位在交变载荷与底部积水的腐蚀环境共同作用下产生腐蚀疲劳裂纹的原因进行了分析。对此提出去除槽钢改进结构、消除裂纹、消除腐蚀环境等措施。 相似文献
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基于层级分析法的航海人员驾驶疲劳因子分析 总被引:2,自引:0,他引:2
笔者从环境不同的基本要素切入,分析个人生理、心理和技术对航海人员驾驶疲劳因子之影响,提出以全面性的环境差别建构航海人员驾驶疲劳因子指标体系,应用层级分析法对该体系进行评价,该评价方法简单、实用,且有清晰的架构,能完整呈现专家的意见。“工作疲劳靠休息;心理压力靠抒解”,建议以正面激励的安全驾驶管理,建立航海驾驶人员疏解疲劳之途径,且鼓励船员相互砥砺并适度给予奖励,以消除船员驾驶疲劳因子产生的根源。 相似文献
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为了对液化气球罐的疲劳失效进行分析以及提高液化气球罐的抗疲劳性能,了解和掌握了压力容器的寿命特性并对液化气球罐的应力进行分析。之后基于压力容器的设计规范对液化气球罐的疲劳寿命进行了分析。按照美国ASMEVII-2规范进行计算,根据现行使用液化气罐的使用条件,计算出在不做疲劳分析时,该容器可以安全使用31.25年,文章最后给出具体的抗疲劳措施,包括:冷作硬化处理、降低应力集中、机械超载以及消除残余应力等,保证使得正常使用情况下容器不发生疲劳失效。 相似文献
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仲俊生 《中国安全生产科学技术》1994,(2)
综述了人体疲劳的定义,引起疲劳的原因及防止疲劳的方法,介绍了目前测试人体疲劳的常用方法,提出人体疲劳是影响安全生产的一个重要因素,通过对各种事故案例的分析,归纳出由于疲劳而引起事故的类型。 相似文献
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为减少交通事故,保障道路交通安全,提出一种能更加有效地检测驾驶人驾驶状态的方法。通过对疲劳状态进行等级划分,利用脉搏波信号(Photoplethysmographic signal, PPG)以及皮肤电反应信号(Galvanic Skin Response, GSR),实现多种生理信号融合,进而构建驾驶人的驾驶疲劳状态数据库。根据采集数据结合主观评测分析驾驶人状态变化规律,选取有效指标进行分析比较,以探究各个指标与疲劳程度的变化趋势。依据状态变化规律和特征,结合主观评测,分析驾驶人的疲劳状态。同时,设定疲劳状态等级,分为清醒、轻度疲劳和重度疲劳状态,构建隐马尔可夫(Hidden Markov Model, HMM)驾驶疲劳水平分级的疲劳评估模型。测试结果显示:训练后的HMM疲劳检测模型准确率为90%。 相似文献