导读:本文包含了能量消耗模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:双目标模型,手工搬运作业(MMH),职业性肌肉骨骼损伤(WMSDs),人因工程
能量消耗模型论文文献综述
张文倩,樊树海,熊佳玮,陈思雨[1]（2018）在《搬运作业能量消耗模型及仿真研究》一文中研究指出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着影响,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。(本文来源于《中国安全科学学报》期刊2018年10期）
吴廉卿,刘丹松,屈萍[2]（2018）在《基于叁轴加速度传感器的大学生体力活动能量消耗模型研究》一文中研究指出针对中国大学生人群,选择7项日常体力活动方式,通过叁轴加速度传感器监控,构建不同类型运动项目的能量消耗预测模型。研究结果表明:(1)通过佩戴传感器,可以有效对运动过程进行记录,每种运动形式特征明显。(2)不同类型的运动之间具有显着性差异,同一种运动方式不同速度之间没有差异,说明传感器可以有效区分运动类型。(3)将加速度值进行分析,构建基于垂直加速度Vcz和综合加速度值VM的能量消耗模型,分别为:W/mi n=-9.173+0.004×ACz+1.09×Sex+0.241×BMI+0.060×HR,W/mi n=-12.57+0.008×VM+0.921×SEX+0.242×BMI+0.053×HR(M=1,F=0)。(4)通过回带验证,两个能量消耗方程均有很好的拟合度,预测结果与实际值很接近。(本文来源于《武汉体育学院学报》期刊2018年04期）
童莉[3]（2015）在《无线传感器能量消耗模型与均衡机制研究》一文中研究指出无线传感器网络是通过无线网络技术组成的一种多跳自组织网络,由于节点的部署环境和本身特点,其能量对于传感器网络生命周期至关重要,研究其能量消耗模型和均衡机制,对于优化能耗分配,延长生命周期是备受关注的焦点。无线传感器网络节点把自身收集到的数据进行相关处理后向中心节点(sink node)传输,距离sink较近的节点需要承担更多的通信负载,传感器节点供电的电池一般能量十分有限,而且在部署完成后很难再次对其进行能量的补充,造成了这些节点容易过早耗尽自身电源,能量的耗尽则意味着相应节点功能的丧失,网络生命周期的结束。因此怎样有效均衡传感器节点有限的能源进而最大化网络生命周期对WSNs (Wireless Sensor Networks)研究具有非常重要的意义。本课题通过对无线传感器能量消耗构成的研究,引入了异构传感器网络的生命周期和节点的能量消耗率的概念,基于对这两个参数的提取进行能量消耗评估。另一方面,本文从物联网末端出发,综合考虑网络部署时距离和节点密度等因素,在不影响系统功能的前提下,探索出了一种环模型下的节点初始能量不同的能量均衡机制,通过一种新的计算方法对节点的初始能量进行预置,距离sink节点近的节点赋予更多的初始能量,同时终端节点在环模型里由内而外按照等比数列的方式进行部署,理论上使网络能满足所有节点同时耗能结束的理想状态。对于多跳过程中的单个节点,本课题提出了一种基于剩余能量与距离的比重的方法来选择转发节点。本文设置了叁套不同的节点分布方案,首先利用实验室已有平台,进行设计方案的可行性验证,然后使用NS2仿真工具搭建基础平台,在此平台上对叁种节点分布策略进行仿真实验。采集了相关的实验数据后,本文选择了网络生命周期和节点的能量消耗率这两个性能指标进行了比较和分析。分析结果证明了设计的针对WSNs能量洞的节点分布策略有效延长了网络的生命周期,对于物联网末端网络不间断工作具有良好效果。(本文来源于《北方工业大学》期刊2015-06-30）
张昕阳[4]（2015）在《运动方式识别和能量消耗模型的研究》一文中研究指出随着科技的发展,越来越多的先进设备不断涌现,可穿戴设备就是近年来研究的热点。将可穿戴设备和体育锻炼结合在一起,可以帮助人们获取运动数据,实时得到运动情况的反馈。结合当前中小学生身体素质不断下滑的现状,利用可穿戴设备采集学生的实时运动数据,然后对这些数据进行处理和分析,便可以识别学生的运动方式,估算运动能量消耗,还可以合理地制定锻炼计划,科学地帮助学生提高身体素质。本文基于华东师范大学“青少年健康评价与运动干预”教育部重点实验室的研究项目,设计研发了运动数据采集系统,提出了运动方式识别算法和运动能量消耗模型。运动数据采集系统是“青少年健康评价与运动干预”在线服务平台的重要组成部分。首先,本文提出了运动数据采集系统的整体架构。然后,为满足高并发和实时性的要求,本文自主研发了可穿戴式运动数据采集器和无线硬件基站等设备用于数据采集,并定义了数据传输协议,设计了服务端多线程结构,实现了数据采集器和服务端的高效率交互,从硬件和软件两个方面保证了运动数据实时有效地传输。运动方式与锻炼效果有着紧密的关系。本文详细分析了中小学常见的叁种运动方式：跳跃、行走和跑步。本文以可穿戴式数据采集器采集到的加速度数据为基础,首先通过分析运动持续时间来初步识别跳跃的运动方式,之后通过计算加速度信号幅度区域进一步识别助跑跳远和立定跳远。然后,根据步频数值,识别常速走和快速跑。接下来,本文通过分析加速度信号幅度区域、身体倾斜角度和加速阶段平均加速度,进一步区分快速走和慢速跑。最后,综合上述方法提出了运动方式识别算法,以准确地识别中小学常见的叁种运动方式。运动能量消耗是体育锻炼效果的量化反映。本文结合不同的运动方式和学生的身体特征,提出了叁种运动能量消耗计算模型。首先,本文采用多元线性回归的方法,分析了学生年龄、身高、体重和性别与能量消耗的关系,结合不同的运动方式提出了线性加速度模型。然后,本文分析了加速度积分值和能量消耗的关系,结合不同的运动方式提出了线性积分模型。最后,本文利用动能定理估算了学生运动能量消耗。以上叁种模型均有助于中小学生运动能量消耗的量化评估。本文最后对上述研究工作进行了全面的计算机仿真和测试。首先,本文针对运动数据采集系统进行了计算机仿真测试和实地测试：仿真测试表明在线程数和请求量增加的情况下,系统延时逐步降低,达到设计要求；实地测试表明,在无障碍的标准400米操场上,系统可以实时采集多位学生的运动数据,满足了高并发的要求。然后,对运动方式识别算法进行了测试,测试表明本文提出的运动方式识别算法正确率达93.3%,可以有效地识别中小学生常见的运动方式。最后,本文分析了叁种模型的估算结果和Meijer等人提出的公式计算结果间的线性关系,分析结果表明本文提出的线性加速度模型可以相对准确地估算出中小学生的运动能量消耗。(本文来源于《华东师范大学》期刊2015-04-12）
刘新,蓝道忠,翁锡全,林文弢[5]（2014）在《智能手机监测体力活动应用软件能量消耗模型的建立》一文中研究指出目的:日常体力活动能量消耗水平与健康之间的剂量关系己得到大量的研究证明,如何便利、准确、客观的测量体力活动能量消耗水平是研究人员和大众普遍关心的问题。智能手机是一种简便实用的体力活动测量工具,已有研究证明智能手机可识别体力活动的运动状态、精确的测量体力活动量,但有关其能量消耗准确性的研究较少,也未见有关智能手机测量日常体力活动能量消耗模型的报道。因此,本研究的主要目的在于研究不同步速下行走时体力活动量与能量消耗的关系,进而建立智能手机监测日常体力活动能量消耗的模型,以期为进一步完善智能手机测量能量消耗的功能提供参考依据。方法:男、女各5名健康受试者在跑台上分别以4.8km/h、6.4km/h、8.1km/h、9.7km/h共4种速度步行各5min,每种速度测试5次,开始测试时以相应测试速度适应3min,运动结束后,前两种速度每次间歇5min,后两种速度每次间歇10min,同时由2名工作人员记录实际步数,使用MAX-Ⅱ气体代谢系统测量运动中的能量消耗。结果:1)4种运动状态下男性能量消耗均高于女性,且在4.8km/h和6.4km/h时有非常显着性差异(p<0.01);2)随着负荷增大,步频加快,单位时间内能耗增加,各速度之间能耗值都存在非常显着性差异(P<0.01);3)根据影响运动能量消耗的各参数推导智能手机健身应用软件能量消耗的模型为:能量消耗(kcal)=-92.509+4.354×速度(km/h)+0.192×体重(kg)+0.362×身高(cm)+0.021×实际步数(步)。该多元线性回归方程的斜率和截距均有非常显着的统计学意义(p<0.01),方程的复相关系数达到0.959。结论与建议:根据影响运动能量消耗的各参数推导智能手机健身应用软件能量消耗的模型为:能量消耗(kcal)=-92.509+4.354×速度(km/h)+0.192×体重(kg)+0.362×身高(cm)+0.021×实际步数(步),该模型可以反映人体运动时能量消耗的水平,可为将来智能手机健身应用软件能量消耗的预算提供参考。但是,该方程的建立是在实验室跑台上完成的,在其他场地环境下步行其能量消耗如何还有待进一步研究,而且不同年龄、性别是否一样也有待进一步探讨。(本文来源于《2014年中国运动生理生化学术会议论文集》期刊2014-08-11）
刘丹松[6]（2014）在《大学生体质调查及日常体力活动能量消耗模型构建》一文中研究指出研究目的：根据《大学生体质健康标准》（以下简称为《标准》）内容，对大学生体质进行测试，探讨体力活动与体质健康关系。通过间接测热法对常见体力活动项目进行能量消耗测量，构建基于叁维加速度的能量消耗预测方程，探索准确、便捷、高效的能量消耗监测方法。研究方法：1、以800名非体育专业大学生为测试对象，依据《标准》内容分别对身体形态、身体机能和身体素质叁个方面共九项项目进行测试，同时使用2013年《国家学生体质健康标准》测试卡片（大学），对大学生个人课余活动与参加体育锻炼情况对大学生进行问卷调查。2、从上述人群中抽取70人，随机划分为测试组50人（男=25，女=25），验证组20人（男=10，女=10）。受试人员需同步佩戴MetaMax3B便携式气体分析仪、叁维加速度传感器仪SWA和polar心率表进行体力活动。测试项目共分为七项，依次为平躺、步行（3.2km/h、4.0km/h、4.8km/h和5.2km/h）、跑步（6.4km/h、7.0km/h、8.1km/h和9.0km/h）、伏案、爬楼梯（100-120步/分钟和全力冲刺）、自行车（10km/h、13km/h、15km/h和20km/h四个速度）、俯卧撑，记录每项活动的叁维加速度值等数据。以间接测热（IC）法为标准，以垂直轴记数（ACz）、叁轴综合记数（VM）和心率（HR）为自变量建立能耗预测方程。建立3METs为区分点所对应的能量消耗公式。验证组以同样顺序完成7项体力活动，以其测得体力活动的能耗结果对方程准确性进行验证。研究结果：1、《标准》测试结果体现出高校大学生的体质整体表现不佳，除身体形态外，身体机能和素质是导致体质下滑的主要因素。问卷分析来看，体力活动不足、课业压力大和不良生活习惯是导致体质下滑的主要原因。其次，体育锻炼环境不好、督促力度不够、运动评估手段的缺失，也是造成体力活动缺乏和体质下降的原因之一。2、不同测试项目，垂直加速度值ACz和综合加速度值VM有显着性差异；同一测试项目内不同速度，ACz和VM没有显着性差异。相关性分析得知，以性别、个体特征BMI值、心率、ACz和VM的作为自变量，能耗模型具有高拟合度，其R2值高达0.7。3、依据项目构成，本研究基于综合能耗、分类项目能耗和METs构建了10个能量消耗模型。综合能耗模型和走跑类能耗模型可以较好预测体力活动能量消耗，非走跑类和基于METs建立的能耗模型，预测准确度有所下降。综合能耗模型和走跑类能耗模型如下：⑴综合能耗模型：W/min=－9.125288+0.004357*ACz+1.097599*SEX+0.2270181*BMI+0.057226*HRW/min=－12.27049+0.008815*VM+0.953711*SEX+0.2318533*BMI+0.0586115*HR⑵走跑类能耗模型：W/min=－18.78608+0.008212*ACz+2.058352*SEX+0.2000157*BMI+0.0474637*HRW/min=－8.849811+0.014097*VM+2.034297*SEX+0.1546967*BMI+0.0202001*HR研究结论：1、大学生需提高体力活动量，促进体质健康发展。2、基于叁维加速度值、BMI、HR、性别为基础构建的体力活动能量消耗预测方程具有较高准确度，可应用于大学生日常体力活动的监测。(本文来源于《武汉体育学院》期刊2014-05-28）
邢静宇,张立臣[7]（2013）在《信息物理融合系统数据中心能量消耗模型研究》一文中研究指出从信息物理融合系统的角度考察数据中心,对包含信息技术系统和冷却系统的数据中心的能量消耗进行建模。给出信息技术系统中的服务延时约束模型、工作负载约束模型、服务质量约束模型及最终的能量消耗约束模型和冷却系统中的能量消耗模型。模型的建立为研究如何在保证服务质量的同时最大程度地降低能量消耗提供了依据。(本文来源于《计算机与现代化》期刊2013年06期）
陈坚,邹涛,梁根池[8]（2010）在《基于能量消耗模型的WSN动态电压调节算法》一文中研究指出为了降低WSN中弱硬实时系统的能量消耗,应用离散事件系统(DES)框架中的优化原理,建立数学模型,得到了能量消耗的目标函数,为了最小化目标函数,利用线性规划方法进行求解,得到一种可扩展的低复杂度算法来进行动态电压调节(DVS)。并对算法进行了模型实例计算,结果表明,优化的DVS算法能在满足弱硬实时系统时限要求的基础上更大程度节省节点能量。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2010年06期）
李刚荣,汪仕良,任建安,余斌,解伟光[9]（1996）在《人体能量消耗模型及能耗间接测定系统的实验研究》一文中研究指出随着营养支持在临床的广泛应用与研究的不断深入，人们逐渐认识到营养支持的目的是维持与改善机体器官、细胞的功能与代谢，是促进病人康复的有效手段。营养不足（Ｕｎｄｅｒｆｅｅｄｉｎｇ）和过度供给（Ｏｖｅｒｆｅｅｄｉｎｇ）都属于营养不良或不当的范围（ｍａｌ－ｎ...(本文来源于《肠外与肠内营养》期刊1996年02期）
能量消耗模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对中国大学生人群,选择7项日常体力活动方式,通过叁轴加速度传感器监控,构建不同类型运动项目的能量消耗预测模型。研究结果表明:(1)通过佩戴传感器,可以有效对运动过程进行记录,每种运动形式特征明显。(2)不同类型的运动之间具有显着性差异,同一种运动方式不同速度之间没有差异,说明传感器可以有效区分运动类型。(3)将加速度值进行分析,构建基于垂直加速度Vcz和综合加速度值VM的能量消耗模型,分别为:W/mi n=-9.173+0.004×ACz+1.09×Sex+0.241×BMI+0.060×HR,W/mi n=-12.57+0.008×VM+0.921×SEX+0.242×BMI+0.053×HR(M=1,F=0)。(4)通过回带验证,两个能量消耗方程均有很好的拟合度,预测结果与实际值很接近。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
能量消耗模型论文参考文献
[1].张文倩,樊树海,熊佳玮,陈思雨.搬运作业能量消耗模型及仿真研究[J].中国安全科学学报.2018
[2].吴廉卿,刘丹松,屈萍.基于叁轴加速度传感器的大学生体力活动能量消耗模型研究[J].武汉体育学院学报.2018
[3].童莉.无线传感器能量消耗模型与均衡机制研究[D].北方工业大学.2015
[4].张昕阳.运动方式识别和能量消耗模型的研究[D].华东师范大学.2015
[5].刘新,蓝道忠,翁锡全,林文弢.智能手机监测体力活动应用软件能量消耗模型的建立[C].2014年中国运动生理生化学术会议论文集.2014
[6].刘丹松.大学生体质调查及日常体力活动能量消耗模型构建[D].武汉体育学院.2014
[7].邢静宇,张立臣.信息物理融合系统数据中心能量消耗模型研究[J].计算机与现代化.2013
[8].陈坚,邹涛,梁根池.基于能量消耗模型的WSN动态电压调节算法[J].计算机工程与应用.2010
[9].李刚荣,汪仕良,任建安,余斌,解伟光.人体能量消耗模型及能耗间接测定系统的实验研究[J].肠外与肠内营养.1996
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