Wykorzystanie sieci neuronowej w badaniu skuteczności środków ochrony indywidualnej przed drganiami miejscowymi.

Celem projektu było opracowanie metody wyznaczania narażenia indywidualnego na drgania miejscowe po zastosowaniu środków ochrony z wykorzystaniem sieci neuronowej oraz opracowanie algorytmu do obliczania narażenia indywidualnego po zastosowaniu środka ochrony.Opracowano oprogramowanie umożliwiajace modelowanie parametrów środków ochrony przed drganiami miejscowymi za pomocą sieci neuronowych. Jako badania wstępne, za pomocą opracowanego oprogramowania, wykonano obliczenia symulacyjne, w ramach których zmieniano parametry sztucznej sieci neuronowej odwzorowujacej parametry środka ochrony indywidualnej przed drganiami miejscowymi.W dalszym etapie projektu opracowano metodykę badań przenoszenia drgań przez środki ochrony indywidualnej przed drganiami mechanicznymi na rzeczywistych narzędziach ręcznych. Badania przeprowadzono z udziałem 3 operatorów, podczas wykonywania typowych operacji wybranymi narzędziami ręcznymi, reprezentującymi źródła drgań o zróżnicowanym charakterze, działających przez kończyny górne. Wyniki badań wykorzystano do uczenia sieci neuronowej, za pomocą której modelowano zachowanie się testowanych rekawic antywibracyjnych. Proces uczenia sieci neuronowej byl poprzedzony przygotowaniem, przy użyciu opracowanego oprogramowania, zestawu niezbędnych plików z probkami sygnałów pomiarowych.Jako miarę jakości procesu uczenia przyjęto błąd względny pomiędzy sumami wartości kwadratów próbek w buforze sygnału mierzonego na adapterze wewnatrz rekawicy i wytwarzanego na wyjsciu sieci neuronowej stanowiacej model rękawicy.Przeprowadzono także badania skuteczności wybranych 8 środków ochrony przed drganiami działajacymi przez kończyny górne, z wykorzystaniem przygotowanych modeli neuronowych. Opracowano też algorytm obliczeniowy do wyznaczania narażenia indywidualnego po zastosowaniu środka ochrony.