运用Actigraph GT3X三轴加速度传感器测量成年及老年男性人群步行的信效度研究

评价Actigraph GT3X三轴加速度传感器测量中国男性人群典型体力互动信效度,开发基于中国人群步行活动模式的GT3X三轴加速度传感器能耗推算方程。方法受试对象包括青年组(21.92±1.14岁),老年组(55.5±4.52岁)。受试者佩戴GT3X三轴加速度传感器,在跑台上分别完成3km/h(慢走)、4.5km/h(正常步行)、4.5km/h10%(上坡步行)、6km/h(快走)以及7.5km/h(慢跑)速度的走跑运动各5min。受试者佩戴COSMED K4b2便携式代谢测试仪,并将GT3X三轴加速度传感器佩戴于髋部,同步采集心肺功能仪及加速度传感器数据。结果根据受试对象4种无坡度走跑运动推导出线性方程MET=0.000653*counts(Axis1)+2.345521以及线性方程MET=0.000689*counts(VM)+1.640721,但其相关系数不高;GT3X+三轴加速度传感器记录上坡步行(4.5km/h10%)运动与无坡度运动(4.5km/h)相比,三轴counts及VM均显示有差异性(P<0.05),但counts增加率远低于MET增加率;GT3X+三轴加速度传感器两次重复测试,pearson值高,即离散程度低。结论本研究推导垂直轴(Axis1)、三轴矢量和(VM)的线性方程,为中度相关,误差值较大,且上坡运动时的GT3X+三轴加速度传感器记录counts值与MET值呈非线性相关,提示Actigraph GT3X三轴加速度传感器能耗推算方程可根据不同运动方式、运动强度推算相对应方程;Actigraph GT3X三轴加速度传感器测量我国成年及老年男性人群步行活动其信度较高。     

武汉天兴洲大桥公路桥加速度监测技术研究

桥梁作为交通运输系统的枢纽工程,是生命线工程。通过动力监测,可及时判断大桥在地震和风震作用下的使用状况,为管理部门决策提供重要依据。本文以武汉天兴洲大桥公路桥为研究对象,结合项目的监测要求,用光纤光栅加速度传感器对大桥进行加速度监测,介绍了光纤光栅振动传感器的原理,并通过统计分析获得的现场测试数据,进而来评判结构是否处于健康的工作状态。     

地铁车辆天线梁振动加速度及动应力试验

为考察地铁车辆天线梁的安全可靠性,基于在线测试进行了ATP吊座处振动加速度和疲劳薄弱点的动应力研究.采用有限元法对天线梁进行随机振动分析确定疲劳薄弱部位,从而为电阻应变片布置方案的选取提供依据.在空车和超员工况下获得ATP吊座处的加速度-时间历程和疲劳薄弱部位的应变-时间历程,对所采集的加速度信号进行频谱分析,得到ATP吊座处3个方向的振动频率和加速度谱.采用雨流计数法和结构损伤一致性原则对应变-时间历程分析,得到各测点的应力谱和等效应力幅.结果表明:整个过程ATP吊座处的加速度和疲劳薄弱部位的应力的小幅值出现次数占整个过程的绝大部分,而出现大幅值的次数很少;在空车时ATP吊座处的3个方向的振动加速度大于超员的状况,疲劳薄弱点的等效应力幅是超员的大于空车的工况.     

地铁列车荷载计算方法对盾构隧道动力响应的影响

采用地铁列车移动轮载、激振力函数法和数定分析法计算得到上海地铁列车荷载时程,考虑管片-土体及管片间的接触特性和纵向螺栓的连接作用,建立道床-管片-土体系统的三维动力有限元模型,分析比较了3种计算方法所得隧道结构动力响应的差异.研究表明:3种方法所得道床和土体单元动应力以及道床点位移时程曲线基本一致;基于实测数据的数定分析法适用于地铁列车荷载引起的环境振动评价,移动轮载和激振力函数法均会导致加速度频谱分布产生误差.     

基于自适应平方根UKF的微机械传感器融合航姿估计

提出一种新的基于自适应平方根UKF的微机械传感器组合姿态测量系统.该系统采用3轴微机械陀螺积分得到姿态角,采用3轴微机械加速度计测量重力矢量得到俯仰角和横滚角,分别校正俯仰漂移和横滚陀螺漂移;采用磁强计得到航向角,并与陀螺积分角度融合校正航向陀螺漂移.跑车实验结果表明,基于自适应平方根UKF算法可实时估计机动加速度干扰,并在融合滤波器中进行补偿,能够有效去除车辆机动加速度干扰,姿态角估计精度在±0.6°以内.     

基于两级滤波的车辆相对加速度估计

针对智能交通中汽车防追尾碰撞预警技术难以准确获取车辆间相对加速度,从而影响预警准确性的不足,提出了一种基于两级卡尔曼滤波的相对加速度估计方法.首先建立准确描述车辆间相对加速度变化的车辆相对运动模型,利用卡尔曼滤波递推方法初步估计出相对加速度值.然后进一步结合相对速度信息,利用第二级卡尔曼滤波估计相对加速度的误差,对初步估计的相对加速度值进行修正,从而获取较为准确的相对加速度信息.实车试验结果表明,该方法的准确性和可靠性好,加速度估计误差小于0.5 m/s2.     

基于手机加速度传感器的高精低采样计步算法设计

针对传统的计步算法在计步准确度和算法复杂度上难以达到良好平衡的问题,提出了一种双算法计步模型:辅助计步算法采用信号幅值分析的方法,避免了传统的幅值检测或过零检测过程带来的误差问题;主体计步算法借助于阈值校正因子,在保证较高计步精度的同时,降低了算法的复杂度。计步模型的运算过程与手机摆放位置无关,并且能够很好地适应不同用户的步态习惯。实验结果表明,即使在低频率(10Hz)采样时,其平均计步准确度也可以达到90%以上。     

智能手机在运动领域的应用分析

智能手机已经完全融入了现代人的生活,并且得到越来越广泛的应用。最近关于智能手机如何帮助人们更加健康地生活的话题也越来越多。该文主要从应用角度出发来讨论智能手机上的加速度传感器如何运用到校园体育锻炼中。首先分析了校园体育的现状,然后提出一个加速度传感器的应用实例,最后提出了今后的发展趋势。     

回归分析在具有蠕变特点滑坡变形预测中的应用

应用一维回归分析预测新滩滑坡变形的发展趋势,求得各阶段的累积位移一时间函数,并进一步求得变形加速度和变形速度随时间变化的函数关系。通过具体分析,认为变形加速度可作为蠕变滑坡的一个临滑预警指标,并将新滩滑坡临滑预警指标定为7.5 mm/月²。