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莫言

作品数:6 被引量:7H指数:2
供职机构:中国航天员科研训练中心更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:航空宇航科学技术一般工业技术医药卫生文化科学更多>>

文献类型

  • 3篇期刊文章
  • 2篇专利
  • 1篇会议论文

领域

  • 2篇航空宇航科学...
  • 1篇医药卫生
  • 1篇一般工业技术
  • 1篇文化科学

主题

  • 2篇注塑
  • 2篇外骨骼
  • 2篇胶液
  • 2篇航天
  • 2篇厚度
  • 2篇安全套
  • 1篇信息服务
  • 1篇载人
  • 1篇载人航天
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇任务绩效
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇失重条件
  • 1篇手套
  • 1篇情报
  • 1篇情报研究
  • 1篇情绪
  • 1篇向量

机构

  • 6篇中国航天员科...
  • 1篇西安交通大学

作者

  • 6篇莫言
  • 4篇张瑞明
  • 2篇李潭秋
  • 2篇姜劲
  • 1篇徐宏
  • 1篇王凯
  • 1篇王宏伟
  • 1篇郑宓非
  • 1篇焦学军
  • 1篇王海亮
  • 1篇曹勇

传媒

  • 1篇中国康复理论...
  • 1篇航天医学与医...
  • 1篇载人航天
  • 1篇庆祝中国科技...

年份

  • 1篇2023
  • 1篇2021
  • 1篇2020
  • 1篇2019
  • 1篇2018
  • 1篇2006
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
安全套成型装置
本发明公开了一种安全套成型装置,所述安全套成型装置包括:机架;模具平台,所述模具平台可转动地设在所述机架上;安全套模具,所述安全套模具可转动地设在所述模具平台上;驱动机构,所述驱动机构包括驱动所述安全套模具转动的副驱动件...
张瑞明李潭秋尹锐陈树刚莫言
文献传递
基于运动想象脑机接口的外骨骼控制系统研究被引量:5
2020年
目的为提高人机系统作业绩效,降低操作者的体力、脑力负荷,设计基于运动想象脑机接口的外骨骼控制系统。方法外骨骼控制系统采用舱外航天服上肢作为受力外骨骼,开源脑电采集板卡OpenBCI Cyton Borad充当操作者与外骨骼的控制链接,信号处理与控制软件在笔记本电脑上完成。设计想象左手、想象右手两指令的运动想象脑机接口范式,并招募5名受试者参加实验,对系统有效性进行验证。结果5名受试者同步模式识别正确率为82.5%,选取表现最佳的受试者进行异步模式测试,基于40个刺激的空白数据中检测想象状态识别正确率达到100%,指令输出延时2s左右,想象左、右手识别正确率为70%。结论实验结果验证了设计的外骨骼控制系统的有效性,并可为舱外服外骨骼控制和后续空间遥操作类任务的人机交互方式提供新的思路。
尹锐曹勇姜劲焦学军莫言张瑞明
关键词:脑机接口外骨骼支持向量机
对载人航天情报研究工作的思考
载人航天是个需要各部门协同作战完成的庞大系统,其中,情报研究又是预研、论证、决策以及科研实践工作中的重要一环.本文作者就从事情报研究工作的一些经验,分析了情报研究工作的意义和现状,提出了一些思考和想法,目的是推动情报研究...
郑宓非徐宏莫言
关键词:载人航天情报研究信息服务
文献传递
负性情绪对典型航天任务绩效的影响被引量:2
2018年
为了研究负性情绪对典型航天任务绩效的影响规律,利用MATB任务平台的监督任务和跟踪任务模拟典型航天任务,采用情绪视频诱发负性和中性情绪状态,通过任务绩效和主观量表评价来研究负性情绪状态对典型航天任务实验绩效的影响。研究发现监督任务和跟踪任务的绩效随任务负荷增加而下降,负性情绪状态和任务负荷对监督任务的ACC绩效指标有显著交互作用,情绪状态对跟踪任务绩效存在显著影响;监督任务绩效在较高任务负荷时负性情绪状态的任务绩效低于中性情绪状态;较高任务负荷水平的跟踪任务绩效和操作者工作负荷水平易受情绪状态影响,相较于中性情绪状态而恶化;情绪状态对任务绩效的影响与任务类型和任务负荷相关,涉及较高任务负荷的复杂认知任务受情绪状态的影响强度更高。
李启杰王宏伟莫言姜劲
关键词:负性情绪任务绩效
安全套成型装置
本发明公开了一种安全套成型装置,所述安全套成型装置包括:机架;模具平台,所述模具平台可转动地设在所述机架上;安全套模具,所述安全套模具可转动地设在所述模具平台上;驱动机构,所述驱动机构包括驱动所述安全套模具转动的副驱动件...
张瑞明李潭秋尹锐陈树刚莫言
文献传递
失重条件下舱外手套外骨骼助力效果的评估方法
2023年
目的 建立多指标融合的手部抓握疲劳度预测模型,评估舱外手套外骨骼样机的助力效果。方法 采用BP神经网络算法建立手部疲劳度预测模型。通过等距抓握疲劳实验确定手部疲劳度的影响因素,确定BP神经网络的输入变量分别为圆柱直径、抓握力、抓握持续时间和肌电均方根值;通过实验和主观疲劳度量表获得每组变量对应的疲劳度数据,建立基于BP神经网络算法多源融合的疲劳度评估模型;建立疲劳度和助力效果关系模型,通过对疲劳度缓解程度评估外骨骼样机的助力效果。结果 模型预测值与目标值的相关性r=0.974,并有效预测了不同样机的助力效果。结论 结合抓握强度、抓握对象参数和人体肌电建立预测手部疲劳度的BP神经网络模型,可用来评估舱外手套外骨骼和其他手部助力装置的助力效果。
张瑞明王凯尹锐王海亮莫言
关键词:出舱活动神经网络
共1页<1>
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