导读:本文包含了疲劳特征论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:疲劳,特征,孔洞,上肢,敏感度,终端,铸件。
疲劳特征论文文献综述
陈鑫,李为相,李为,张文卿,朱元[1]（2019）在《基于改进ASM的多特征融合疲劳检测方法》一文中研究指出为解决驾驶员在行驶过程中头部发生多角度变化导致难以定位面部特征的问题,应用改进的ASM算法精确定位眼睛和嘴部区域,计算眼睛的长宽比值、嘴部高度值和嘴部附近的黑白像素比值,得出眨眼频率和嘴巴张开程度,将眼部状态和嘴巴的张开程度作为模糊推理机的输入,得出叁类疲劳水平,准确量化疲劳程度。实验结果表明,该非入侵式疲劳驾驶检测方法将经典ASM算法分类能力的结构误差降到了最小,该模糊推理系统对检测驾驶员疲劳程度和提高行车安全性方面是有效的。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2019年11期）
陈岩,尚张钰婷,郭振向,蒋帮华,包大鹏[2]（2019）在《优秀跆拳道运动员神经-肌肉疲劳状态下的VR眼动特征研究》一文中研究指出目的:通过虚拟现实(VR)眼动仪采集和记录跆拳道运动员神经-肌肉疲劳状态下的眼动参数并分析其眼动特征,对比找出能够反映其中枢机能下降的测试任务及眼动参数。方法:通过运动员心理疲劳问卷(ABQ问卷)筛选出24名跆拳道运动员参与研究,通过下蹲跳(CMJ)测试成绩评价其是否出现神经-肌肉疲劳;训练前后受试者分别完成3种不同类型的认知任务("舒尔特方格""迷宫逃脱""找不同"),采用aSee Pro VR眼动仪记录其完成任务过程中的眼动参数,共采集1 474人/次,筛选出现神经-肌肉疲劳的运动员73人/次。采用配对样本t检验比较运动员疲劳前后完成特定任务的结果及完成认知任务过程中的眼动参数;采用Friedman非参数秩和检验比较完成不同类型认知任务时的眼动参数。结果:1)训练前后受试者完成认知任务的结果无显着性差异;2)受试者疲劳前后完成"舒尔特方格"任务过程中的瞳孔直径、眼跳速度具有显着性差异(P<0.005;P<0.005);3)受试者疲劳前后完成"迷宫"任务过程中的瞳孔直径具有非常显着性差异(P<0.001);4)受试者疲劳前后完成"找不同"任务过程中的瞳孔直径、眼跳速度具有显着性差异(P<0.001;P<0.005);5)认知任务对受试者瞳孔直径大小影响的顺序为"找不同""迷宫""舒尔特方格",对其眼跳速度影响的顺序为:"找不同""舒尔特方格";6)完成不同种类的认知任务时,其眼动参数各不相同。结论:1)跆拳道运动员出现神经-肌肉疲劳后其内部唤醒水平过高、视觉敏感度大大降低;2)"找不同"任务结合完成任务过程中的瞳孔直径和眼跳速度能够作为评估跆拳道运动员出现神经-肌肉疲劳时其中枢机能下降的有效方式。(本文来源于《中国体育科技》期刊2019年09期）
徐慧,朱振洋,肖颖健,王海雷[3]（2019）在《基于人脸多特征点的疲劳驾驶检测与应用》一文中研究指出针对疲劳驾驶的监测问题,文中提出了一种基于人脸检测和人脸多特征点提取的疲劳程度评估算法。该算法对人脸眨眼、打哈欠,瞌睡点头等疲劳行为识别,并根据疲劳行为发生的频率进行综合疲劳评估,从而在移动终端实现对疲劳驾驶行为的实时监测和语音提醒。(本文来源于《中国计算机用户协会网络应用分会2019年第二十叁届网络新技术与应用年会论文集》期刊2019-11-07）
卜媛媛[4]（2019）在《游泳训练疲劳特征分析与研究》一文中研究指出在游泳训练的过程中,随着次数的增加和训练强度的提升,受训者身体出现疲劳体征不可避免。为了让游泳训练员能够迅速恢复体能,避免不必要的身体损伤,需要明晰游泳训练疲劳特征,根据疲劳原因和疲劳部位,采取科学、全面、有效的恢复措施,保证游泳训练工作顺利进行。本文以此为视角,阐述了游泳训练疲劳出现的特征,分析了游泳训练疲劳产生的原因以及应用恢复活动的作用,最后重点针对游泳疲劳提出了切实有效的恢复方法,旨在为合理开展游泳训练活动提供些许借鉴或助力。(本文来源于《文体用品与科技》期刊2019年21期）
邢聪,陈建强,项贤林,王震,花妙林[5]（2019）在《腰伸肌群疲劳对上肢鞭打动作生物力学特征的影响及生理原因探析》一文中研究指出目的:探究腰伸肌群疲劳状态下,上肢鞭打动作生物力学特征的变化。方法:利用生物力学信息采集及分析手段,对16名羽毛球运动员进行腰伸肌群疲劳前、后,原地杀球动作的生物力学信息采集,并比较疲劳前、后受试者完成原地杀球动作时,运动学指标及肌电指标的变化。结果:挥拍击球阶段腰伸肌群疲劳后,鞭打侧手部峰值线速度(P<0.05)及髋、肩、肘叁关节峰值角速度(P<0.05)下降;肩、髋相对角度差减小(P<0.05);左、右腹直肌(P<0.05),左、右腹内斜肌(P<0.01),左侧腹外斜肌(P<0.05),左侧背阔肌(P<0.05)的肌电RMS均值较疲劳前减小;左侧腹直肌(P<0.01)、左侧腹内斜肌(P<0.01)、左侧腹外斜肌(P<0.05)、左侧背阔肌(P<0.01)的RMS峰值下降;左、右竖脊肌的RMS均值增加(P<0.05),且右侧竖脊肌RMS峰值也增加(P<0.05)。结论:在上肢鞭打运动中,腰伸肌群疲劳会降低人体各环节在挥拍击球时产生动量矩的效率,从而对鞭打效果产生负面影响;局部肌肉疲劳引起人体躯干神经-肌肉协调控制能力改变是导致这一现象发生的根本原因;提高人体神经-肌肉协调控制能力的训练方法是未来值得探究的重要问题。(本文来源于《中国运动医学杂志》期刊2019年10期）
曹昱聪,吴健瑜,范良明,王师,梅兴泰[6]（2019）在《基于多特征融合的疲劳驾驶检测系统研究》一文中研究指出驾驶人处于疲劳驾驶状态时眼睛开度信息会发生变化,同时颈部肌肉由于肌肉收缩失去张力,也会引起颅骨位置发生变化。为提高驾驶安全性及疲劳驾驶检测的准确性,设计了一种基于驾驶人眼开度信息和头部姿态信息的疲劳驾驶检测系统,并提出了采用Camshift算法进行人脸跟踪检测的方法。首先,利用固定的车载摄像头采集驾驶人视频图像,检测获得人脸部图像,通过设计Camshift实现人脸图像跟踪检测;其次通过将二阶HOG特征和随机森林回归算法相结合实现头部姿态的实时检测;最后利用PERCLOS算法计算一段时间内驾驶人的闭眼帧数占总帧数的比例以及实时的头部姿态变化率,综合得到驾驶人的疲劳状态。实验测试结果表明,该系统具有较好的实时性,在各驾驶姿态下均能快速、准确实现疲劳检测。(本文来源于《2019中国汽车工程学会年会论文集（4）》期刊2019-10-22）
吴超仲,孙一帆,张晖,肖逸影,李徐义[7]（2019）在《疲劳驾驶转向特征指标的个体差异敏感度分析》一文中研究指出个体差异是影响疲劳驾驶识别的重要因素.为研究基于转向行为的疲劳驾驶识别受个体差异的影响,本文对疲劳驾驶转向特征指标的个体差异敏感度进行分析.通过实车试验获得自然驾驶数据,对正常和疲劳状态下的指标进行Kruskal-Wallis(KW)检验,以H统计量表示指标有效性;以H统计量最大的单被试为基础逐一与其他被试组成双被试组合,采用线性模型拟合双被试组合的H统计量和指标个体差异度,以斜率绝对值表征指标个体差异敏感度.研究获得9个转向特征指标的个体差异敏感度,结果表明,敏感度越低,指标有效性受个体差异影响越小,其中方向盘转角标准差的个体差异敏感度最低为2.056.本研究可为转向特征指标的性能评估及疲劳驾驶识别模型的特征选择提供参考.(本文来源于《交通运输系统工程与信息》期刊2019年05期）
郑俊鹏[8]（2019）在《掘进机关键结构的预应力模态及疲劳特征研究》一文中研究指出主要对掘进机关键结构在预应力作用下的模态特征进行研究,重点分析回转油缸的疲劳情况,通过数值模拟方法得到了预应力作用下不同阶数的振型特征和循环载荷作用下油缸的寿命情况,为现场工程提供一定的指导意义。(本文来源于《机械管理开发》期刊2019年10期）
郁松,卢霖胤[9]（2019）在《基于面部动作时空特征的疲劳预警算法》一文中研究指出目前疲劳预警算法多采用实时监测报警的方式,这在高速行驶中具有很大的安全隐患。鉴于人类疲劳状态的时序相关性,提出一种基于面部动作时空特征提取的预警算法。首先,构建加入空间变换结构的卷积神经网络,识别人脸区域,对脸部特征点进行检测标记;其次,建立时空特征提取网络,利用采集的人脸图像序列,对未来图像序列进行预测并输出;最后,在输出的图像序列中根据眼部、嘴部综合状态判断是否发出警告。实验结果表明,以15 fps的速率采集图像,预测未来2 s 30帧图像的方式下,该算法能以90%以上的准确率提前26帧(约1.5 s)预警,且提前15帧(1 s)预警的准确率达到97%。在我国高速公路平均100 km/h的车速下,相当于提前40 m预警,能进一步减少交通事故的发生。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2019年10期）
姜文,姚卫星,王英玉[10]（2019）在《铸件中显微孔洞特征及其对疲劳寿命影响的研究进展》一文中研究指出铸件在铸造过程中会不可避免地产生显微孔洞,严重降低了铸件疲劳寿命。本文综述铸件中显微孔洞特征(尺寸、形状和空间分布)对疲劳寿命的影响,包括显微孔洞类型,孔洞特征分布规律,孔洞最大尺寸预测方法和含孔洞材料疲劳寿命预测方法;通过对疲劳寿命预测模型的回顾,发现目前含显微孔洞铸件疲劳寿命预测方法还不成熟;展望了显微孔洞特征对疲劳寿命影响的研究。提出未来应该依靠先进光源展开原位疲劳实验或者分子动力学仿真来研究孔洞疲劳失效微观机理,建立考虑不同显微孔洞特征参数,以及不同孔洞间相互影响的疲劳寿命定量预测模型。(本文来源于《航空工程进展》期刊2019年04期）
疲劳特征论文开题报告
（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：
目的:通过虚拟现实(VR)眼动仪采集和记录跆拳道运动员神经-肌肉疲劳状态下的眼动参数并分析其眼动特征,对比找出能够反映其中枢机能下降的测试任务及眼动参数。方法:通过运动员心理疲劳问卷(ABQ问卷)筛选出24名跆拳道运动员参与研究,通过下蹲跳(CMJ)测试成绩评价其是否出现神经-肌肉疲劳;训练前后受试者分别完成3种不同类型的认知任务("舒尔特方格""迷宫逃脱""找不同"),采用aSee Pro VR眼动仪记录其完成任务过程中的眼动参数,共采集1 474人/次,筛选出现神经-肌肉疲劳的运动员73人/次。采用配对样本t检验比较运动员疲劳前后完成特定任务的结果及完成认知任务过程中的眼动参数;采用Friedman非参数秩和检验比较完成不同类型认知任务时的眼动参数。结果:1)训练前后受试者完成认知任务的结果无显着性差异;2)受试者疲劳前后完成"舒尔特方格"任务过程中的瞳孔直径、眼跳速度具有显着性差异(P<0.005;P<0.005);3)受试者疲劳前后完成"迷宫"任务过程中的瞳孔直径具有非常显着性差异(P<0.001);4)受试者疲劳前后完成"找不同"任务过程中的瞳孔直径、眼跳速度具有显着性差异(P<0.001;P<0.005);5)认知任务对受试者瞳孔直径大小影响的顺序为"找不同""迷宫""舒尔特方格",对其眼跳速度影响的顺序为:"找不同""舒尔特方格";6)完成不同种类的认知任务时,其眼动参数各不相同。结论:1)跆拳道运动员出现神经-肌肉疲劳后其内部唤醒水平过高、视觉敏感度大大降低;2)"找不同"任务结合完成任务过程中的瞳孔直径和眼跳速度能够作为评估跆拳道运动员出现神经-肌肉疲劳时其中枢机能下降的有效方式。
（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。
疲劳特征论文参考文献
[1].陈鑫,李为相,李为,张文卿,朱元.基于改进ASM的多特征融合疲劳检测方法[J].计算机工程与设计.2019
[2].陈岩,尚张钰婷,郭振向,蒋帮华,包大鹏.优秀跆拳道运动员神经-肌肉疲劳状态下的VR眼动特征研究[J].中国体育科技.2019
[3].徐慧,朱振洋,肖颖健,王海雷.基于人脸多特征点的疲劳驾驶检测与应用[C].中国计算机用户协会网络应用分会2019年第二十叁届网络新技术与应用年会论文集.2019
[4].卜媛媛.游泳训练疲劳特征分析与研究[J].文体用品与科技.2019
[5].邢聪,陈建强,项贤林,王震,花妙林.腰伸肌群疲劳对上肢鞭打动作生物力学特征的影响及生理原因探析[J].中国运动医学杂志.2019
[6].曹昱聪,吴健瑜,范良明,王师,梅兴泰.基于多特征融合的疲劳驾驶检测系统研究[C].2019中国汽车工程学会年会论文集（4）.2019
[7].吴超仲,孙一帆,张晖,肖逸影,李徐义.疲劳驾驶转向特征指标的个体差异敏感度分析[J].交通运输系统工程与信息.2019
[8].郑俊鹏.掘进机关键结构的预应力模态及疲劳特征研究[J].机械管理开发.2019
[9].郁松,卢霖胤.基于面部动作时空特征的疲劳预警算法[J].计算机工程与科学.2019
[10].姜文,姚卫星,王英玉.铸件中显微孔洞特征及其对疲劳寿命影响的研究进展[J].航空工程进展.2019
论文知识图
