人体皮肤摩擦感知及其量化评定研究

发布时间：2017-08-30 17:29

  本文关键词：人体皮肤摩擦感知及其量化评定研究

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【摘要】：皮肤摩擦时产生的不适度感觉,是衡量皮肤与外界物体摩擦接触状态好坏的一个重要指标。虽然不适度感觉是人体的主观感受,但是通过分析摩擦过程中皮肤摩擦特性及生理信号变化,采用回归分析方法,能够实现皮肤摩擦感知的量化研究。研究结果不仅拓展了皮肤摩擦学的理论基础,而且为皮肤接触的劳动、生活用品的舒适性设计及评价提供了理论依据。 在UMT-Ⅱ上模拟了残肢皮肤穿戴假肢时皮肤与接受腔接触的摩擦工况,利用NeXus-10生理反馈系统和FLIR E40热成像仪记录生理变化,分析了皮肤摩擦时人体的不适度感觉与皮肤摩擦行为和生理变化之间的关系,并探讨了皮肤摩擦不适感在性别上的差异；采用偏最小二乘回归,建立了人体不适度感觉与皮肤摩擦行为和生理变化之间的数值模型。其主要结论如下： 1.皮肤的摩擦不适度感觉与摩擦条件强烈相关。随着试验的进行,皮肤表面温度和电导值逐渐增加,摩擦不适的主观感觉逐渐增强；随着法向载荷的增大,皮肤摩擦力增大,摩擦系数减小,皮肤表面温度和电导增值并无显著变化,脑电波波幅和高副值波峰数却随之升高,受试者的不适感程度也增强；相同工况条件下,随着试验次数的增加,由于皮肤对外界刺激的自我适应性增强,皮肤摩擦系数和摩擦力均逐次减小,皮肤表面温度和电导增值也逐次降低,同时,脑电波波幅和高副值波峰数均下降,受试者的不适感程度也减弱。结果表明,人体不适度感觉和皮肤摩擦特性及受试者的生理、心理反应具有相关一致性,可以将皮温、皮电和脑电作为生理评价指标,用以表征皮肤摩擦过程中的不适度感觉。 2.皮肤摩擦行为在性别之间差异不大,摩擦时皮温和皮电等生理反应的变化在性别之间不存在显著差异；放松状态下,女性受试者的脑电波波幅和高副值波峰数均低于男性,但受到摩擦刺激后,女性受试者的脑电波变化和不适感程度均强于男性。 3.在回归分析软件SPSS和SIMCA-P支持下,通过普通最小二乘回归,虽然在数值上进一步验证了皮肤摩擦时的不适度感觉与皮肤摩擦行为和生理变化之间的线性关系,但却没能解决自变量之间的多重共线性问题。而采用偏最小二乘法,不但解决了多重共线问题,而且确定了用以表征皮肤摩擦不适度感觉的最佳自变量组合,包括皮肤摩擦系数、皮温、脑电波幅值以及高幅值波峰数,据此得到了不适感与皮肤温度、脑电波以及摩擦系数之间的偏最小二乘回归模型,该模型对不适度感觉的累积解释能力为0.886,达到了较高的精度,实现了不适度感觉的数值量化。
【关键词】：皮肤 摩擦 不适感 生理反应 回归分析 量化评定
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TH117.1
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 绪论11-27
• 1.1 生物摩擦学11-13
• 1.2 皮肤摩擦学的研究13-18
• 1.2.1 皮肤的粘着摩擦和形变特性理论13-14
• 1.2.2 皮肤摩擦的三种典型F_t—D曲线图14-15
• 1.2.3 皮肤摩擦学的研究内容15-18
• 1.3 皮肤摩擦感知的研究18-22
• 1.3.1 皮肤的组织结构18-19
• 1.3.2 皮肤的感觉19-20
• 1.3.3 皮肤摩擦感知的研究现状20-22
• 1.4 回归分析方法22-25
• 1.4.1 偏最小二乘法22-23
• 1.4.2 偏最小二乘法的基本原理23-25
• 1.4.3 回归分析的检验25
• 1.5 选题意义及内容25-27
• 1.5.1 选题意义25-26
• 1.5.2 研究内容26-27
• 第2章 试验概述27-30
• 2.1 试验设备27-28
• 2.1.1 UMT-Ⅱ多功能摩擦磨损试验机27
• 2.1.2 NeXus-10生理反馈系统27-28
• 2.1.3 红外热像仪28
• 2.2 试验材料28-29
• 2.3 试验参数29
• 2.4 试验方法29-30
• 第3章 皮肤摩擦时的生理变化与感知研究30-41
• 3.1 试验简介30-31
• 3.2 结果与分析讨论31-40
• 3.2.1 皮肤的摩擦特性31-32
• 3.2.2 皮肤的生理反应32-38
• 3.2.3 心理反应分析38-40
• 3.3 本章小结40-41
• 第4章 性别对人体皮肤摩擦不适感感知能力的影响41-48
• 4.1 结果分析41-47
• 4.1.1 皮肤摩擦特性的性别差异41
• 4.1.2 皮肤摩擦生理反应41-43
• 4.1.3 皮肤摩擦时的脑电变化43-46
• 4.1.4 心理反应分析46-47
• 4.2 本章小结47-48
• 第5章 人体皮肤摩擦不适感基于PLS的量化评定48-59
• 5.1 试验简介48-50
• 5.2 试验结果50-52
• 5.3 基于普通最小二乘法的回归分析52-54
• 5.4 基于PLS方法的量化模型54-58
• 5.4.1 特异点的发现55
• 5.4.2 PLS回归模型55-57
• 5.4.3 PLS回归结果分析57-58
• 5.5 本章小结58-59
• 结论与展望59-61
• 致谢61-62
• 参考文献62-66
• 攻读硕士学位期间发表的论文及参与的研究项目66

【参考文献】

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本文编号：760652