- GND
- 130008338
- GND
- 132440237
- ORCID
-
0000-0001-6055-2921
- ResearcherID
- O-4436-2014
- SCOPUS
- 58929106100
- SCOPUS
- 7102085769
- Sonstiges
- der Hochschule zugeordnet
Abstract in Deutsch:
Muskuloskelettale Erkrankungen waren im Jahr 2017 für 22,5 % in Deutschland aller Arbeitsunfähigkeitstage und damit für 17,2 Mrd. Euro wirtschaftlichen Schaden verantwortlich. Um Arbeitsplätze ergonomischer zu gestalten können digitale Menschmodelle als Ergonomie-Analysetools in der Prozessplanung und -optimierung eingesetzt werden. Allerdings ist deren Validität teilweise noch unklar. Durch diese Arbeit wird eine Grundlage für eine Validierungsstudie des digitalen Menschmodells Anybody Modeling System TM geschaffen. Dafür wird die Hypothese untersucht, dass die Vorhersagen eines Menschmodells zur Muskelaktivierung durch eine probandenbezogene anthropometrische und kinetische Skalierung verbessert werden können. Angelehnt an MVC-Messungen werden für fünf Schultermuskeln der dominanten Seite experimentell Bewegungs- und Belastungsdaten erhoben, um deren maximale Aktivierung zu bestimmen. Das Menschmodell wird mit den aufgenommenen Bewegungsdaten anthropometrisch angepasst. Anschließend wird die Oberkörperkraft mit einen linearen Faktor skaliert, bis die modellierte maximale Muskelaktivierung mit den gemessenen sEMG-Werten annähernd übereinstimmt. Anhand einer statischen Armabduktion bei 110° werden die Muskelaktivierungen des unskalierten und des skalierten Menschmodells mit den gemessenen und normierten sEMG-Werten verglichen. Die Skalierung der maximalen Oberkörperkraft mit den linearen Faktor 1,35 führt zu einer Senkung der modellierten Muskelaktivierung um durchschnittlich 24 %. Das An- und Ausschaltverhalten der Muskelgruppen wird dadurch allerdings nicht beeinflusst. Eine einheitliche Annäherung aller modellierten Muskelaktivierungen an die sEMG-Daten wird nicht erreicht, weshalb die anfängliche Hypothese verworfen werden kann