间歇静态拉力作业人员肌肉疲劳发展研究

为了解间歇静态拉力作业中人员肌肉疲劳发展特征及其与连续静态拉力作业肌肉疲劳发展的差异,减少肌肉疲劳累积,降低罹患工作相关肌肉骨骼疾患(WMSDs)风险,设计并开展间歇静态拉力作业试验,招募8名大学男生参与试验,测量不同工休比下不同时刻的肌力(F),并记录主观疲劳评分(RPE),然后运用统计学方法分析F和RPE。研究表明:间歇静态拉力作业不同工休比下F曲线走向基本一致,作业结束时刻F值和RPE值均未见统计学显著性差异;组内不同时刻相同部位以及相同部位不同时刻的一些RPE存在显著差异;间歇静态和连续静态拉力作业肌肉疲劳发展存在显著差异,间歇作业中肌肉疲劳累积显著低于连续作业,可考虑采用本文所研究工休比进行拉力作业工作安排,需人力完成的静态作业宜采用间歇静态施力以减缓肌肉疲劳累积。     

拉力作业上肢肌肉疲劳评价模型研究

为避免作业人员肌肉疲劳累积,预防工作相关肌肉骨骼系统疾患(WMSDs),提出一种基于肌力降幅(FD)-主观疲劳评分(RPE)的肌肉疲劳评价模型。首先设计并开展模拟拉车作业试验,招募10名大学男生参与测试,测量不同时刻右手最大剩余肌力,并记录基于Borg CR-10量表的RPE值;然后归一化处理各时刻FD,建立不同姿势、不同负荷下的3个拉力作业上肢肌肉疲劳评价模型,并结合试验条件分析不同模型之间的差异。研究表明:RPE与FD间有线性关系,RPE-FD关系可能具有姿势属性;所建模型合理,可用于评价拉力作业人员工作过程肌肉疲劳,并可为施力作业过程肌肉疲劳监测与作业任务分析提供依据和手段。     

静态单手拉车作业最大耐受时间建模

为分析单手拉车作业肌肉疲劳情况,设计并完成模拟静态手拉叉车试验:通过测量拉车前后单臂拉力的变化及最大耐受时间(MET),记录基于Borg CR-10主观疲劳评分表(RPE)的身体疲劳度,探讨负荷和身体质量指数(BMI)对MET、剩余拉力、力量衰减程度和RPE的影响;并基于试验数据构建单手拉车作业肌肉疲劳MET预测方程。试验结果表明,仅负荷显著影响MET;所构建的以指数函数和幂函数为基础的MET方程与现有方程具有一致性;用所建方程得到的预测值与实测值偏差优于用现有MET方程得到的结果。     

作业人员肌肉施力疲劳评价模型

为评价施力作业过程中人员肌肉疲劳状态,建立基于肌力(F)的主观肌肉疲劳评价模型。通过模拟拉车作业试验获得不同时刻拉力值以及手臂和腰部主观肌肉疲劳评分(RPE),归一化处理肌力降幅(FD)值,以消除个体差异;通过相关性分析方法研究肌力降幅归一化值(NFD)与RPE之间的关系;通过回归性分析方法,分别构建以NFD为自变量的手臂与腰部RPE回归方程(即RPE-NFD回归方程),并研究手臂与腰部PRE随时间变化特征。结果表明:RPE与NFD显著线性正相关; RPE-NFD回归方程能够描述施力作业过程中RPE随FD变化的情况;所建评价模型能反映肌肉疲劳随时间发展的特征,并可用以获得作业人员不同施力作业以及不同作业时间下的RPE值。     

姿势对单手拉叉车肌肉疲劳影响的试验研究

为分析不同姿势下单手拉车作业肌肉疲劳情况,设计并完成模拟手拉叉车试验,测量拉车前与拉车过程中单臂拉力的变化,记录基于Borg CR-10主观疲劳量表的身体疲劳度。选取20名男大学生作为被试。结果表明,手臂姿势和拉车时间均显著影响拉力;Duncan多重比较结果显示,手臂伸直姿势下的拉力值显著高于手肘屈曲姿势下的值;手肘屈曲姿势下,手臂拉力的最大自主收缩力(MVC)下降更快;手肘屈曲姿势和手臂伸直姿势下的疲劳速率分别为(0.137±0.065)和(0.133±0.057)。构建起以指数函数为基础的2种姿势下单臂拉车作业肌肉疲劳预测模型,其预测结果与实际情况吻合较好。     

人工破拆壁面作业肌肉疲劳实验研究

为研究人工破拆壁面作业肌肉疲劳发展特征,避免肌肉疲劳累积,降低工作相关肌肉骨骼损伤(WMSDs)风险,本文设计人工破拆壁面作业实验,招募8名男性大学生进行实验,测量40和90 cm作业高度上人工破拆作业前后握力和推力、最大耐受时间(MET)、主观肌肉疲劳评分(RPE)以及右手尺侧腕屈肌、肱二头肌、肱三头肌、三角肌前束以及左手肱二头肌、三角肌前束6个肌群的活动特征,然后运用统计学方法分析作业高度对作业过程肌肉疲劳的影响以及各肌群肌肉活动特征.研究表明:人工破拆壁面作业肌肉疲劳明显,但高度仅影响作业前后最大推力大小,对握力、MET以及RPE影响并不显著;最大推力实验条件下,除90 cm高度下左右手三角肌前束产生疲劳外,其他肌群并未出现疲劳;较低高度上人工破拆作业疲劳可能由姿势导致而非局部肌肉疲劳的耦合叠加.     

受限空间钻孔工人的肌肉疲劳特性研究

为了研究受限空间下钻孔工人在作业过程中的肌肉疲劳特征,通过模拟试验,测量立姿、半蹲姿、全蹲姿姿势下,颈夹肌、胸腰筋膜等10块肌肉的表面肌电值(sEMG);用中值频率(MF)作为指标,根据MF下降率评定各肌肉的疲劳程度,并通过设置不同的时间梯度,对比疲劳程度的变化,从而提出减轻肌肉疲劳的方案。试验结果表明:肌肉疲劳程度越深,MF下降越快;腰部3种姿势下均表现出较高的下降率(0. 374±0. 129),立姿中颈部下降率(0. 60)、蹲姿中小腿胫骨肌下降率(0. 55)也较高;而调整作业周期可以使MF值下降1. 33～9. 85倍,有效减轻疲劳程度。     

多作业场景下个体防护装备自动检测研究

为实现对企业作业现场人员个体防护装备(Personal Protective Equipment, PPE)正确穿戴的精准监管，采用YOLOv5模型和单阶段目标检测算法，设计并开发了一种辅助作业现场PPE自动检测与研判的管理系统。通过对某企业工作全流程的调研和分析，明确了存在遮挡物、密集多目标、远距离目标及光照不均匀4类典型的作业场景及检测环境特征。基于不同作业场景下的监控设备完成数据采集，并建立了4种PPE的数据集。通过YOLOv5目标检测模型的训练和测试，融合现有的监控平台，实现了作业过程人员PPE使用情况的动态、快速研判。研究表明，系统对目前企业典型作业场景PPE使用情况的检测平均精确度为99.5%,同时兼顾了检测速度和运行成本，有效提升了企业现场安全管理效能。     

基于深度学习的检修作业过程风险智能预警

为提高炼化企业检维修作业过程的安全性,利用目标检测技术,构建基于深度学习的智能风险识别模型;首先,结合贝叶斯网络(BN)及模糊集理论,建立动态风险评估模型;其次,采用分级动态预警方法,实现检修作业过程风险要素的智能监控预警;然后,以压缩机检修作业过程为例,采用失效模式和影响分析(FMEA)与作业条件危险性分析方法,辨识作业过程风险,再利用基于深度学习的风险智能识别模型,监控现场作业过程并识别风险;最后,采用BN和模糊集理论相结合的方法,评估作业过程中的动态风险,并采用分级预警的方法智能预警作业过程风险。结果表明：该方法可以有效识别压缩机检修作业过程中的风险因素,识别准确率为93%,在此基础上进行动态风险评估,当观测到事件概率发生变化,且超出相应预警阈值时,依据风险等级进行报警,实现风险要素的智能监控。     

矿工肌肉疲劳状况及事故预防研究

为解决矿工工作强度大难度大,容易产生身体疲劳,引发不安全行为的问题,首先,向矿工发放肌肉疲劳调查问卷,了解矿工的实际工作状态;其次,利用表面肌电(EHG)试验模拟矿工作业环境和工作内容,检测其肌肉疲劳程度及变化特征;最后,结合矿工工作现状,提出肌肉疲劳事故的防控措施.结果 表明:矿工的颈部、肩部、背部、肘部、腰部等部位...     

“双体系”推行中的常见问题和改进建议

<正>"双体系"建设指的是风险分级管控和隐患排查治理体系建设,笔者曾经接触过许多在企业里推行"双体系"的安全朋友,通过同他们的交流与去企业现场走访,发现有些企业在推行"双体系"的过程中存在一定的问题,主要有以下6个方面。一是只关注静态的风险,忽视了动态的作业风险。在做危险源辨识时,许多企业辨识的都是设备或岗位的静态危险,对动态的作业活动、尤其是非常规作业风险关注得较少,甚至没有去做辨     

基于CW-MECN的冷却塔拆除爆破安全风险评价

为了对冷却塔拆除爆破过程进行安全风险评价,实现对各类影响因素的动态分析,融合信息熵理论、层次分析法和集对分析理论,提出了一种组合权重(CW)与多元联系数(MECN)的拆除爆破安全风险态势评价体系,从现场安全管理、拆除爆破方案设计、爆破施工过程管理和爆区作业环境4个方面,选取17个评价指标,建立了拆除爆破安全风险评价模型。以某电厂冷却塔拆除爆破工程为例,对建立的安全风险评价模型进行了应用。结果表明,该方法实现了冷却塔拆除爆破过程中的静态风险态势和动态风险趋势的综合评价,评价结果为此类拆除爆破施工提供了决策依据,有效弥补了现有评价方法的不足。     

井下支护作业人员颈部肌肉疲劳特性研究*

为探究井下支护作业人员颈部肌肉疲劳受伸张和屈曲角度变化的影响,采用表面肌电法（sEMG）实验模拟测量7种点位角度下,颈部夹肌、斜方肌以及胸锁乳突肌在不同作业频率时的疲劳情况,以积分肌电值(iEMG)及中值频率（MF）评价各肌肉疲劳程度。研究结果表明:低频实验中随点位角度的增大,颈部屈曲活动时,胸锁乳突肌疲劳变化明显,iEMG疲劳前后差值最大为1.55,MF下降率最大为0.60;颈部伸展活动时,夹肌疲劳变化明显,iEMG疲劳前后差值最大为1.59,MF下降率最大为0.59;斜方肌未表现出明显疲劳变化规律。高频实验相较低频实验疲劳发生速度加快,疲劳积累程度显著提升,颈部活动主要肌肉疲劳发生时间由16~19 min提前至13~17 min,各肌肉MF下降速度为低频实验的1~1.55倍。     

搬运作业能量消耗模型及仿真研究

为预防手工搬运工人因疲劳引发的职业性肌肉骨骼损伤(WMSDs),综合考虑生产效率和人因工程2个因素,提出考虑搬运时间和能量消耗的双目标模型;采用IGRIP/ERGO和Matlab软件,设计交互式仿真平台;以某汽车刹车片制造公司的手工搬运作业(MMH)为例,应用上述模型进行模拟仿真,得出最优解。结果表明:投入材料数量和生产工序均对能量消耗和作业时间有显著影响,并且能耗和时间的变化率负相关;该模型兼顾生产效率和人因工程2个因素,能够得出最优作业方案;交互式仿真平台有助于控制并预防现代工业生产中的WMSDs风险,使工作环境和作业设计达到人因工程要求。     

搬运作业能量消耗模型及仿真研究北大核心CSCD

为预防手工搬运工人因疲劳引发的职业性肌肉骨骼损伤(WMSDs),综合考虑生产效率和人因工程2个因素,提出考虑搬运时间和能量消耗的双目标模型;采用IGRIP/ERGO和、Matlab软件,设计交互式仿真平台;以某汽车刹车片制造公司的手工搬运作业(MMH)为例,应用上述模型进行模拟仿真,得出最优解。结果表明:投入材料数量和生产工序均对能量消耗和作业时间有显著影响,并且能耗和时间的变化率负相关;该模型兼顾生产效率和人因工程2个因素,能够得出最优作业方案;交互式仿真平台有助于控制并预防现代工业生产中的WMSDs风险,使工作环境和作业设计达到人因工程要求。     

面向复杂设备的分布式故障诊断研究

基于复杂系统的设备故障诊断的要求 ,按故障信息流动的方向将诊断过程分为实时监测层、故障诊断层及综合决策层 ,并建造一种分布式多级黑板诊断结构模型。根据不同诊断层次的特点 ,赋予其不同的诊断方法。在实时监测层中各实时监测单元采用神经网络和知识基模块的混合结构完成该层任务 ;故障诊断层则基于广义知识表达模型 ,建立三库结构 ,即静态实例库、动态实例库和规则库 ,整个推理过程基于三级推理机制 ;综合决策层为一智能型的辅助决策支持系统 ,提供对整个系统生产与设备运行状态的综合诊断与决策。     

通用航空安全监管演化博弈的系统动力学仿真

为探析安全监管机构、通用航空企业、作业层员工在通用航空安全监管中的策略选择规律,基于三方互动关系的概念模型,构建通用航空安全监管演化博弈模型,并分析其稳定策略;采用系统动力学(SD)方法仿真分析在静态监管策略、动态监管策略及外部变量调整条件下的演化博弈过程。结果表明:施行将安全处罚额度与违规概率相关联的动态监管策略时,监管体系存在稳定均衡解;可以通过强化事故追责力度、提高监管奖惩强度、降低安全实现成本等,实现安全监管体系的优化;企业内部奖惩强度要适度,以防安全管理层和作业层员工的共谋违规;要事后追责与过程监管并重,加大过程监管的强度和频度。     

船舶引航员可靠性评价体系研究

为有效预测船舶引航员作业中的安全可靠性,预防引航事故,基于其职业特点,提出了情绪状态、注意力、心情状态等动态和静态评价指标各5个,并采用专家评价或自评的方式对指标赋值。采用专家调查、DEMATEL方法,研究、验证了指标的合适性和指标间关系的正确性,并确定了各指标的权重。结果表明:引航员心情状态的权重最大(0.123 6),基本生理素质的权重最小(0.082 6);最后通过案例分析,得到某一级引航员的可靠性值为91.342 5。引航员在工作中有良好的心理和生理状态以及良好的操作技能,有助于引航员可靠性的提高,从而减少引航事故的发生。     

水安全及城市水安全研究进展与趋势

归纳和总结国内外水安全及城市水安全相关研究实践及其所用的评价指标体系,并对几种常用模型与方法的应用情况及其各自的特点进行分析,针对目前水安全及城市水安全研究中存在的主要问题,指出水安全及城市水安全进一步研究的方向:从自然、生态环境、社会经济、人文4个基本方向,以系统性、持续性、动态性和层次性4个特征为基础,分析水安全及城市水安全的概念与内涵;根据研究区域特征及其主要水安全问题建立评价指标体系;以研究者对各个模型的理解程度及驾驭能力为准则选用或改造现有模型与方法;针对加强城市应急水源地建设、突发性水安全事件应急预案、湿润地区水安全等问题开展研究。     

基于眼动追踪技术的引航员情景意识识别研究

情景意识(Situation Awareness, SA)缺失是引航作业人为失误的主要根源,有效识别引航员SA水平是保障引航安全的关键。针对现有测量方法的侵入性、主观性、间断性问题,设计典型场景引航模拟试验,利用眼动特征开展引航员SA水平识别研究。应用眼动追踪技术实时采集引航员的眼动试验数据;采用独立样本t检验和Mann-Whitney检验方法研究SA与眼动指标的关联效应;基于敏感眼动指标结合支持向量机(Support Vector Machine, SVM)构建引航员SA识别模型,实现引航操作任务下SA的有效识别。结果显示：高SA组的视觉搜索效率大于低SA组,高SA组主要关注窗外视景而低SA组更多关注电子海图,高SA组比低SA组获取信息的能力更强;平均扫视次数(Average Saccade Count, ASC)、注视总时间百分比(Fixation Duration Percentage, FDP)、平均注视持续时间(Average Fixation Duration, AFD)3个眼动指标与引航员SA水平具有显著相关性;采用“ASC+FDP+AFD”组合指标时且在5 s时间窗口长...