Enamik meist kannatab mingil ajal tööga seotud valude all. Läänemaailmas on hinnanguliselt 70% töötavast elanikkonnast lihas- või luustikuprobleemid. Ali Keyvani soovib parandada autotööstuse operaatorite tervist, luues inimese liikumisel põhinevaid arvutimudeleid. Nüüd esitleb ta oma lõputööd "Liikumisandmete struktureerimine ja kasutamine arvutimannekeeni tööülesannete simuleerimiseks".
Tänapäeval on tavaline ehitada ja simuleerida virtuaalselt erinevaid tootmisliinide elemente, sealhulgas roboteid, masinaid, ülekandelinde ja muid tööriistu. Siiski on nendes simulatsioonimudelites tavaliselt puudu üks oluline element: inimesed ise. Ali Keyvani keskendub oma uurimistöös operaatoritele, tehase inimestele, ja selgitab rohkem.
Tööga seotud valu põhjustavad mitmed põhjused, nagu pikaajaline staatiline töö ja ebasobiv kehahoiak või liigutused. Neid häireid saab oluliselt vältida, kui tööülesannete asendeid ja liigutusi saab simuleerida ja uurida juba tootearenduse faasis. Arvutihindamine võimaldab võimalikud puudused eelnev alt avastada.
Inimeste simuleerimine on pigem uus trend, mida nimetatakse digitaalseks inimese modelleerimiseks (DHM). Saadaval on mõned arvutiprogrammid ja nende eesmärk on simuleerida ja analüüsida inimese liikumist 3D-keskkonnas. Ali pakub välja erinevaid meetodeid selliste tööriistade toimivuse parandamiseks tööülesannete simulatsioonides.
"Tänapäeval kasutatavatel DHM-tööriistadel on nõrku külgi. Need on aeganõudvad ja sellest tulenevad liigutused ei näe veel kaugeltki loomulikud. Enamik neist kasutab inimese liikumise simuleerimiseks arvutusmudeleid. Vaatamata märkimisväärsetele edusammudele on neil mudelitel endiselt puudulik tõhusus ja usaldusväärsus tavaliste, kuid keeruliste liikumiste (nt kõndimine, pööramine jne) osas. Minu uurimus pakub andmebaasipõhise mudeli, mis suudab neid tavalisi liikumisi simuleerida ja seega suurendada tänapäevase DHM-i kasutatavust. tööriistad. Esitatud mudel kasutab loomuliku ja sujuva liikumise loomiseks päris inimeste salvestatud liikumisi. Salvestatud inimbanaanid struktureeritakse kõigepe alt korralikult liikumisandmebaasi ja neid kasutab hiljem simulatsioonimootor. Samuti pakub see mudel uut meetodit simuleeritud liikumiste analüüsimiseks ja tulemuste korreleerimiseks epidemioloogiliste andmetega,“ütleb Ali Keyvani.
Ali on olnud osa meeskonnast projektis nimega CroMM. Projekti eesmärk on välja töötada hõlpsasti kasutatav ja automatiseeritud simulatsiooni- ja visualiseerimistööriist, mis võimaldab tööstusel ennustada, visualiseerida ja hinnata operaatorite luu- ja lihaskonna koormust. Ali panus jääb hindamisulatusse. Tema tulemused viivad selleni, et DHM-tööriist toimib kiiremini, lihtsam alt ja paremini.
