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Robotergestütztes System für ein verbessertes neuromuskuläres Aufbautraining der Beinstrecker
(2016)
Neuromuskuläres Aufbautraining der Beinstrecker ist ein wichtiger Bestandteil in der Rehabilitation und Prävention von Muskel-Skelett-Erkrankungen. Effektives Training erfordert hohe Muskelkräfte, die gleichzeitig hohe Belastungen von bereits geschädigten Strukturen bedeuten. Um trainingsinduzierte Schädigungen zu vermeiden, müssen diese Kräfte kontrolliert werden. Mit heutigen Trainingsgeräten können diese Ziele allerdings nicht erreicht werden. Für ein sicheres und effektives Training sollen durch den Einsatz der Robotik, Sensorik, eines Regelkreises sowie Muskel-Skelett-Modellen Belastungen am Zielgewebe direkt berechnet und kontrolliert werden. Auf Basis zweier Vorstudien zu möglichen Stellgrößen wird der Aufbau eines robotischen Systems vorgestellt, das sowohl für Forschungszwecke als auch zur Entwicklung neuartiger Trainingsgeräte verwendet werden kann.
In product development, numerous design decisions have to be made. Multi-domain virtual prototyping provides a variety of tools to assess technical feasibility of design options, however often requires substantial computational effort for just a single evaluation. A special challenge is therefore the optimal design of product families, which consist of a group of products derived from a common platform. Finding an optimal platform configuration (stating what is shared and what is individually designed for each product) and an optimal design of all products simultaneously leads to a mixed-integer nonlinear black-box optimization model. We present an optimization approach based on metamodels and a metaheuristic. To increase computational efficiency and solution quality, we compare different types of Gaussian process regression metamodels adapted from the domain of machine learning, and combine them with a genetic algorithm. We illustrate our approach on the example of a product family of electrical drives, and investigate the trade-off between solution quality and computational overhead.