3467

Звенья тела как рычаги и маятники

Доклад

Физика

Звенья тела как рычаги и маятники Разбиение тела человека на звенья позволяет представить эти звенья как механические рычаги и маятники, потому что все эти звенья имеют точки соединения, которые можно рассматривать либо как точки опоры (для рычага)...

Русский

2012-11-01

14.31 KB

6 чел.

Звенья тела как рычаги и маятники

Разбиение тела человека на звенья позволяет представить эти звенья как механические рычаги и маятники, потому что все эти звенья имеют точки соединения, которые можно рассматривать либо как точки опоры (для рычага), либо как точки отвеса (для маятника).

Рычаг характеризуется расстоянием между точкой приложения силы и точкой вращения. Рычаги бывают первого и второго рода.

Рычаг первого рода или рычаг равновесия состоит только из одного звена. Пример – крепление черепа к позвоночнику.

Рычаг второго рода характеризуется наличием двух звеньев. Условно можно выделить рычаг скорости и рычаг силы в зависимости от того, что преобладает в их действиях. Рычаг скорости дает выигрыш в скорости при совершенствовании работы. Пример – локтевой сустав с грузом на ладони. Рычаг силы дает выигрыш в силе. Пример – стопа на пальцах.

Поскольку тело человека выполняет свои движения в трехмерном пространстве, то его звенья характеризуются степенями свободы, т.е. возможностью совершать поступательные и вращательные движения во всех измерениях. Если звено закреплено в одной точке, то оно способно совершать вращательные движения и мы можем сказать, что оно имеет три степени свободы.

Закрепление звена приводит к образованию связи, т.е. связанному движению закрепленного звена с точкой закрепления.

Поскольку руки и ноги человека могут совершать колебательные движения, то к механике их движения применимы те же формулы, что и для простых механических маятников. Основные вывод их них – собственная частота колебаний не зависит от массы качающегося тела, но зависит от его длины (при увеличении длины частота колебаний уменьшается).

Делая частоту шагов при ходьбе или беге или гребков при плавании или гребле резонансной (т.е. близкой к собственной частоте колебаний руки или ноги), удается минимизировать затраты энергии. При наиболее экономичном сочетании частоты и длины шагов или гребков человек демонстрирует существенный рост работоспособности. Простой пример: при беге высокий спортсмен имеет большую длину шага и меньшую частоту шагов, чем более низкорослый спортсмен, при равной с ним скорости передвижения.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

36209. Задачи дискретной оптимизации. Основные точные методы дискретной оптимизации: поиск с возвратом, динамическое программирование, метод ветвей и границ. Приближённые методы дискретной оптимизации: жадный алгоритм, метод локальных вариаций 126.5 KB
  Тогда в терминах ЦЧЛП задача о рюкзаке может быть сформулирована так: найти максимум линейной функции при ограничениях хj  0 . Найти кратчайший маршрут коммивояжера бродячего торговца начинающийся и заканчивающийся в заданном городе и проходящий через все города. Воспользовавшись им при k = n – 1 1 можно найти Q х0 – оптимальное значение критерия эффективности. Зная х1 можно найти – оптимальное управление на 2й стадии и т.
36210. Языки описания выбора. Процедуры выбора при критериальном описании: скалярно-оптимизационный механизм выбора, человеко-машинные процедуры, мажоритарные схемы 73.5 KB
  Процедуры выбора при критериальном описании: скалярнооптимизационный механизм выбора человекомашинные процедуры мажоритарные схемы. Как любая теория теория выбора начинается с языка описания. К настоящему времени сложилось три основных языка описания выбора: критериальный язык; язык бинарных отношений; язык функций выбора.
36211. Классы численных методов построения множеств неулучшаемых решений. Основные теоремы для поточечных методов и алгоритма последовательного выбора 31.5 KB
  Процедуры первой группы осуществляют поочередный поиск отдельных неулучшаемых точек как решений вспомогательных скалярных задач. В них на каждой итерации получается целое множество “неплохих†точек которое на последующих шагах постепенно улучшается. Генератор на каждой итерации порождает набор точек zk а ФВ осуществляет отбор в некотором смысле лучших из них: Генератор множеств точек zk Функция выбора С Для организации выбора необходимо произвести парные сравнения исходных вариантов и отбросить те из...
36212. Эффективные и слабо-эффективные решения. Поточечные методы поиска слабо-эффективных решений и оценок. Линейная свёртка, теорема Карлина. Логическая свёртка, теорема Гермейера. Геометрический смысл теорем Карлина и Гермейера 79.5 KB
  Поточечные методы поиска слабоэффективных решений и оценок. Решения или оценки называются эффективными слабоэффективными если они неулучшаемы по отношению Парето Слейтера. Поиск слабоэффективных решений или оценок поточечными методами базируется на основной теореме 2.
36213. Метод наименьших квадратов (МНК). Теорема Гаусса-Маркова. Анализ уравнения регрессии посредством коэффициента детерминации и остаточной дисперсии. МНК-прогноз 112.5 KB
  МНКпрогноз. Согласно методу наименьших квадратов МНК эти оценки находят из условия минимума функции Qb = где уi – наблюдаемое значение выходного параметра в iм эксперименте.1 МНКоценок и представляет прежде всего теоретический интерес.
36214. Понятие плана эксперимента. Оптимизационные свойства планов экспериментов. Полный факторный план и его свойства 46 KB
  Оптимизационные свойства планов экспериментов. Полный факторный план и его свойства. Одной из главных задач планирования экспериментов является выбор множества экспериментальных точек в некотором смысле оптимальных.
36215. Классификация математических моделей. Критерии качества моделей. Примеры моделей 66.5 KB
  Примеры моделей Суть моделирования состоит в замене исходного объекта упрощенной копией – математической моделью ММ и дальнейшем изучении модели с помощью вычислительнологических алгоритмов реализуемых на компьютерах. При исследовании любой системы методами математического моделирования возможно наличие нескольких альтернативных вариантов модели. Поэтому процесс построения наилучшего как правило компромиссного варианта модели достаточно сложен. Системный подход предполагает наличие следующих этапов создания модели.
36216. Простейший поток и его свойства. Модель простейшего потока 61 KB
  Модель простейшего потока. Свойства ординарного потока. Тогда для любого случайного потока имеем равенство как сумма вероятностей полной группы событий. Для ординарного же потока имеем.
36217. Уравнения Колмогорова. Моделирование многоканальной СМО с ограничением на длину очереди 75.5 KB
  Моделирование многоканальной СМО с ограничением на длину очереди Марковские процессы уравнения Колмогорова Случайный процесс t называется Марковским если его будущее не зависит от прошлого а определяется настоящим т. Примерами Марковских процессов являются при определенных предположениях процессы функционирования СМО.1 СМО может иметь установившийся стационарный режим. Для построения модели стационарного режима СМО положим все производные в системе 11 равными нулю.