一种滑翔起飞时飞行器驾驶员肌力数据测量与预估方法技术

本发明专利技术是关于一种滑翔起飞时飞行器驾驶员肌力数据测量与预估方法。其采用通过集成了Micro FET3型肌力测试仪与Mems微型陀螺的惯性测量元件对飞行器驾驶员在曲面滑翔起飞时的加速度与肌力进行实时动态测量与采集，并进行数据的平滑处理，再采用最小二乘法处理得到加速度与肌力数据两种之间的关系，再通过对不同曲面跑道与起飞加速情况的模拟解算曲面起飞的水平加速度与垂直加速度，并合成生成合加速度，从而根据两种关系对飞行器驾驶员的肌力数据进行预估。该方法的优点在于能够生成动态的肌力数据，同时能够避免多次实验节省实验经费，得到肌力数据的预估结果，为飞行器驾驶员航空医疗与体能训练提供指导。

【技术实现步骤摘要】
一种滑翔起飞时飞行器驾驶员肌力数据测量与预估方法
本专利技术涉及航空医学领域，具体而言，涉及一种滑翔起飞时飞行器驾驶员肌力数据测量与预估方法。
技术介绍
由于在起飞与着陆过程中，飞行器驾驶员所承受剧烈的加速过程，而且还伴随横向与纵向的复杂震荡，在多种因素的影响下，容易对飞行器驾驶员的头部、颈部、背部、腰部等肌肉造成牵引挤压等损伤，尤其是大过载大加速下的一次性损失比平时累积损失带来的危害更大，甚至能够造成飞行事故，因此飞行器驾驶员平时应进行适量的肌肉训练，使得身体肌肉能够在短时间内提供强大的力量。因此进行飞行器驾驶员的肌力数据实时监测与预估，不仅能够为飞行器驾驶员的平时训练提供准确的一手数据，而且能够得到不同起飞条件下的飞行驾驶所需的肌力数据，能够为安全的飞行训练开展提供生理与医学数据支撑。但目前的肌力测量，基本是基于静态的地面试验与测量而进行，其与飞行器驾驶员在真实飞行中的肌力反应，在真实性上，具有很大的差距。同时当起飞加速条件改变时，飞行器驾驶员的各部位的肌力数据必然发生变化，如果均采用实际飞行实验进行测量，则必然导致实验时间、实验经费、实验风险的无法承受，尤其是极限情况的飞行肌力数据，可能无法通过真实飞行试验来获取。基于以上原因，本专利技术提供了一种对飞行器驾驶员曲面起飞时动态肌力数据测量，并对极限飞行跑道与起飞条件下的肌力进行预估的方法，具有很高的工程实用价值。需要说明的是，在上述
技术介绍
部分专利技术的信息仅用于加强对本专利技术的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。<br>
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种滑翔起飞时飞行器驾驶员肌力数据测量与预估方法，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷导致的肌力测量仅能提供地面静态数据而无法提供真实飞行时肌力数据的问题，同时还能根据给定的曲面跑道与起飞加速情况，对飞行器驾驶员的肌力数据进行预估，从而避免真实飞行实验的风险与节省实验经费。根据本专利技术的一个方面，提供一种滑翔起飞时飞行器驾驶员肌力数据测量与预估方法，包括以下步骤：步骤S10，在飞行器驾驶员座椅后背位置安装MicroFET3型肌力测试仪，测量起飞过程中，飞行器驾驶员腰部或颈部的肌力数据；步骤S20，在飞行器驾驶员座椅后背MicroFET3型肌力测试仪的安装位置旁边，安装KY-IMU102N-B0型号微型惯性测量单元，测量起飞过程中，飞行器驾驶员腰部或颈部的加速度精确数据，并通过三个方向的加速度测量值求解其合加速度；步骤S30，飞行器驾驶员驾驶飞行器进行曲面滑翔起飞，同时开启MicroFET3型肌力测试仪与KY-IMU102N-B0型号微型惯性测量单元，记录肌力测量数据与驾驶员背部合加速度数据，并进行数据整理；步骤S40，根据所述的肌力测量数据与合加速度数据，分别进行尖峰剔除与平滑处理，得出肌力平滑数据与合加速度平滑数据；步骤S50，根据所述的肌力平滑数据与合加速度平滑数据，进行数据耦合分析，得到肌力数据与加速度的函数关系描述；步骤S60，测量飞行器水平跑道的长度以及弧面跑道的高度与长度；测量飞行器空载满载质量以及获取飞行器发动机推力参数与秒耗量参数，并解算飞行器的质量实时变化情况；步骤S70，根据所述的质量以及跑道与发动机参数，设置并调试阻力系数，解算水平与曲面滑翔起飞阶段的水平加速度；步骤S80，根据所述的飞行器水平加速度解算值，进行飞行器水平速度与垂直速度的解算，并进一步解算出飞行器的水平距离与高度；步骤S90，根据所述的飞行器高度解算值，进行二阶滤波变化，得到飞行器的垂直加速度度估计值；并根据水平加速度与垂直加速度解算得到合加速度；步骤S100，根据所述的飞行器驾驶员合加速度模拟值与肌力数据与加速度的函数关系描述，解算飞行器驾驶员在曲面起飞过程种的肌力数据模拟值。再通过设定不同的曲面跑道数据与飞行器发动机推力数据，得到飞行器驾驶员的曲面起飞肌力数据模拟值，而避免进行多次重复的真实飞行试验。在本专利技术的一种示例实施例中，开启MicroFET3型肌力测试仪与KY-IMU102N-B0型号微型惯性测量单元，记录肌力测量数据与驾驶员背部合加速度数据，并进行数据整理包含如下三部分：首先，开启安装好的MicroFET3型肌力测试仪后，将飞行器驾驶员起飞过程中测量的肌力数据记作B1，其数据长度为j，则定义其每个数据为B1(i)，其中1≤i≤j。其次，开启KY-IMU102N-B0型号微型惯性测量单元，按照下式计算合加速度速度：其中ax1、ay与az为驾驶员背部所受的三个方向的加速度，ah为驾驶员背部所受的合加速度。最后，将合加速度数据整理为数据向量C1，其数据长度为k，k＝dj，d为加速度数据与肌力数据的密度比值。在数据C1中截选数据C2，使得其长度为j，同时其元素C2(i)＝C1(p)，其中p＝i*d，其中1≤i≤j。最终得到的数据B1与C2即为待处理的肌力数据与加速度数据。在本专利技术的一种示例实施例中，根据所述的肌力测量数据与合加速度数据，分别进行尖峰剔除与平滑处理，得出肌力平滑数据与合加速度平滑数据包含：其中B1为肌力测量数据，如果|B1(i)|＞w1|B1(i-1)|，则B2(i)＝B1(i-1)，如果|B1(i)|＜w1|B1(i-1)|，则B2(i)＝B1(i)，2≤i≤j，w1为肌力尖峰阈值，且w1＞1，其详细设计见后文案例实施。T1为肌力数据平滑参数，为常值，且T1＞0，T2为数据B2的时间间隔参数，且B3(1)＝B2(1)，ε1为肌力滤波常值参数，其详细设计见后文案例实施。C2为微型惯性组合测量得到的合加速度数据，如果|C2(i)|＞w2|C2(i-1)|，则设置C3(i)＝C2(i-1)，否则设置C3(i)＝C2(i)，其中2≤i≤j，w2为合加速度尖峰阈值，其为常值参数，且w2＞1，其详细设计见后文案例实施。T3为加速度平滑参数，为常值，且T3＞0，其中T2为数据C3的时间间隔参数，同时T2也为数据B2的时间间隔参数，两者的时间间隔参数相同，且C4(1)＝C3(1)，ε2为加速度滤波常值参数，其详细设计见后文案例实施。最终得到的数据C4即为合加速度平滑数据，得到的数据B3即为肌力平滑数据。在本专利技术的一种示例实施例中，根据所述的肌力平滑数据与合加速度平滑数据，进行数据耦合分析，得到肌力数据与加速度的函数关系描述包含：其中C为飞行器驾驶员合加速度模拟数据，B为飞行器驾驶员肌力预估数据。pi为常值系数，其求解采用Matlab的Pa＝polyfit(C4,B3,n1)函数进行解算，而其中B3为肌力平滑数据，C4为合加速度平滑数据。在本专利技术的一种示例实施例中，测量飞行器空载满载质量以及获取飞行器发动机推力参数与秒耗量参数，并解算飞行器的质量与推力的实时变化情况包含：其中M为飞行器空载质量，M1为满载质量，Ts为发动机推力参数，mc为发动机秒耗量参数，t为飞行器的飞本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种滑翔起飞时飞行器驾驶员肌力数据测量与预估方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤S10，在飞行器驾驶员座椅后背位置安装Micro FET3型肌力测试仪，测量起飞过程中，飞行器驾驶员腰部或颈部的肌力数据；/n步骤S20，在飞行器驾驶员座椅后背Micro FET3型肌力测试仪的安装位置旁边，安装KY-IMU102N-B0型号微型惯性测量单元，测量起飞过程中，飞行器驾驶员腰部或颈部的加速度精确数据，并通过三个方向的加速度测量值求解其合加速度；/n步骤S30，飞行器驾驶员驾驶飞行器进行曲面滑翔起飞，同时开启Micro FET3型肌力测试仪与KY-IMU102N-B0型号微型惯性测量单元，记录肌力测量数据与驾驶员背部合加速度数据，并进行数据整理；/n步骤S40，根据所述的肌力测量数据与合加速度数据，分别进行尖峰剔除与平滑处理，得出肌力平滑数据与合加速度平滑数据；/n步骤S50，根据所述的肌力平滑数据与合加速度平滑数据，进行数据耦合分析，得到肌力数据与加速度的函数关系描述；/n步骤S60，测量飞行器水平跑道的长度以及弧面跑道的高度与长度；测量飞行器空载满载质量以及获取飞行器发动机推力参数与秒耗量参数，并解算飞行器的质量实时变化情况；/n步骤S70，根据所述的质量以及跑道与发动机参数，设置并调试阻力系数，解算水平与曲面滑翔起飞阶段的水平加速度；/n步骤S80，根据所述的飞行器水平加速度解算值，进行飞行器水平速度与垂直速度的解算，并进一步解算出飞行器的水平距离与高度；/n步骤S90，根据所述的飞行器高度解算值，进行二阶滤波变化，得到飞行器的垂直加速度度估计值；并根据水平加速度与垂直加速度解算得到合加速度；/n步骤S100，根据所述的飞行器驾驶员合加速度模拟值与肌力数据与加速度的函数关系描述，解算飞行器驾驶员在曲面起飞过程种的肌力数据模拟值。再通过设定不同的曲面跑道数据与飞行器发动机推力数据，得到飞行器驾驶员的曲面起飞肌力数据模拟值，而避免进行多次重复的真实飞行试验。/n...

【技术特征摘要】
1.一种滑翔起飞时飞行器驾驶员肌力数据测量与预估方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S10，在飞行器驾驶员座椅后背位置安装MicroFET3型肌力测试仪，测量起飞过程中，飞行器驾驶员腰部或颈部的肌力数据；
步骤S20，在飞行器驾驶员座椅后背MicroFET3型肌力测试仪的安装位置旁边，安装KY-IMU102N-B0型号微型惯性测量单元，测量起飞过程中，飞行器驾驶员腰部或颈部的加速度精确数据，并通过三个方向的加速度测量值求解其合加速度；
步骤S30，飞行器驾驶员驾驶飞行器进行曲面滑翔起飞，同时开启MicroFET3型肌力测试仪与KY-IMU102N-B0型号微型惯性测量单元，记录肌力测量数据与驾驶员背部合加速度数据，并进行数据整理；
步骤S40，根据所述的肌力测量数据与合加速度数据，分别进行尖峰剔除与平滑处理，得出肌力平滑数据与合加速度平滑数据；
步骤S50，根据所述的肌力平滑数据与合加速度平滑数据，进行数据耦合分析，得到肌力数据与加速度的函数关系描述；
步骤S60，测量飞行器水平跑道的长度以及弧面跑道的高度与长度；测量飞行器空载满载质量以及获取飞行器发动机推力参数与秒耗量参数，并解算飞行器的质量实时变化情况；
步骤S70，根据所述的质量以及跑道与发动机参数，设置并调试阻力系数，解算水平与曲面滑翔起飞阶段的水平加速度；
步骤S80，根据所述的飞行器水平加速度解算值，进行飞行器水平速度与垂直速度的解算，并进一步解算出飞行器的水平距离与高度；
步骤S90，根据所述的飞行器高度解算值，进行二阶滤波变化，得到飞行器的垂直加速度度估计值；并根据水平加速度与垂直加速度解算得到合加速度；
步骤S100，根据所述的飞行器驾驶员合加速度模拟值与肌力数据与加速度的函数关系描述，解算飞行器驾驶员在曲面起飞过程种的肌力数据模拟值。再通过设定不同的曲面跑道数据与飞行器发动机推力数据，得到飞行器驾驶员的曲面起飞肌力数据模拟值，而避免进行多次重复的真实飞行试验。


2.根据权利要求1所述的一种滑翔起飞时飞行器驾驶员肌力数据测量与预估方法，其特征在于，开启MicroFET3型肌力测试仪与KY-IMU102N-B0型号微型惯性测量单元，记录肌力测量数据与驾驶员背部合加速度数据，并进行数据整理，其包含如下三部分：
首先，开启安装好的MicroFET3型肌力测试仪后，将飞行器驾驶员起飞过程中测量的肌力数据记作B1，其数据长度为j，则定义其每个数据为B1(i)，其中1≤i≤j。其次，开启KY-IMU102N-B0型号微型惯性测量单元，按照下式计算合加速度速度：



其中ax1、ay与az为驾驶员背部所受的三个方向的加速度，ah为驾驶员背部所受的合加速度。
最后，将合加速度数据整理为数据向量C1，其数据长度为k，k＝dj，d为加速度数据与肌力数据的密度比值。在数据C1中截选数据C2，使得其长度为j，同时其元素C2(i)＝C1(p)，其中p＝i*d，其中1≤i≤j。最终得到的数据B1与C2即为待处理的肌力数据与加速度数据。


3.根据权利要求1所述的一种滑翔起飞时飞行器驾驶员肌力数据测量与预估方法，其特征在于，根据所述的肌力测量数据与合加速度数据，分别进行尖峰剔除与平滑处理，得出肌力平滑数据与合加速度平滑数据包含：






其中B1为肌力测量数据，如果|B1(i)|＞w1|B1(i-1)|，则B2(i)＝B1(i-1)，如果|B1(i)|＜w1|B1(i-1)|，则B2(i)＝B1(i)，2≤i≤j，w1为肌力尖峰阈值，且w1＞1。T1为肌力数据平滑参数，为常值，且T1＞0，T2为数据B2的时间间隔参数，且B3(1)＝B2(1)，ε1为肌力滤波常值参数。C2为微型惯性组合测量得到的合加速度数据，如果|C2(i)|＞w2|C2(i-1)|，则设置C3(i)＝C2(i-1)，否则设置C3(i)＝C2(i)，其中2≤i≤j，w2为合加速度尖峰阈值，其为常值参数，且w2＞1。T3为加速...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱伟，李科华，沈俊，姚永杰，
申请(专利权)人：中国人民解放军海军特色医学中心，
类型：发明
国别省市：上海;31