Vücut segment parametrelerinin ters dinamik analiz ve genetik algoritma optimizasyonu ile bulunması
Finding body segment parameters using inverse dynamics analysis and genetic algorithm optimization
Yazar: YUSUF ŞİMŞEK
Danışman: PROF. DR. ÖMER GÜNDOĞDU
Atatürk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering

Özet:
Amaç: Yük kaldırma işlemi kas ve iskelet sistemi rahatsızlıklarının en önemli nedenlerindendir. Manuel yük kaldırmanın biyomekanik çalışılmasının en büyük zorluklarından biri segmentlerin uzunluk, kütle ve atalet değerlerinin bulunmasındaki zorluklardır. Bu nedenle tezimizde daha önceden deneysel olarak çalışılmış ve işlenmemiş verileri alarak MMT işlemi hareket verilerinide kullanarak uzuv paramerelerinin tahmini değerlerini belirlemek istedik. 
Yöntem: Bu tez, biyomekanik bir modeli kullanarak simetrik yük kaldırmada dinamik bağlantı kuvvetini dikkate alarak minimizasyonu yapılmış moment ifadelerine karşılık gelen kaldırma işlemini yapan bireyin uzuv boyutlarını genetik algoritmalar yardımıyla tahmin etmek için etkili bir optimizasyon yöntemini ihtiva etmekmektedir. Dinamik eklem verileri, deneysel olarak elde edilen eklem verilerine dayanarak eklem açısının ve eklem açısal hızının bir fonksiyonu olarak modellenmiştir. Eklem konumları deneysel verilerden alınmıştır. Ayrıca hareket boyunca etki eden parametreler için çeşitli benzetimler yapılmıştır. Hareket denklemleri analitik yöntemlerle elde edilmiştir. Optimizasyon çalışmaları ise matris tabanlı ve çok paradigmalı bir yazılım olan MATLAB ortamında genetik algoritmalar yardımıyla yapılmıştır.
Bulgular: Eklemlerde minimal moment değerleri bulunmuştur. Bu işlemin sonuçlarına dayanarak kadın ve erkek araştırma sınıflarına ait uzuv parametrelerinin tahmini değerleri elde edilmiştir. Ortalama değer ve standart sapma gibi sayısal veriler ve bunların karşılaştırılması grafikler yardımıyla tezde sunulmuştur.
Sonuç: Genetik algorimalar kullanılarak yapılan moment minimizasyonu ve bu değere binaen tahmini yapılan denek uzuvlarının değişik parametrelerinin ortalama ve standart sapmaları göstermiştir ki, tahmini yapılan bu parametre değerleri literatür değerleri ile önemli ölçüde benzerlik göstermektedir. Ayrıca tahmini yapılan değerlerin deneysel değişkenlere bağlı olarak farklılaştığı da gözlemlenmiştir. 
Anahtar Kelimeler: Manuel Kaldırma, Biyomekanik Modelleme, Kas-iskelet Sistemi, Bel Ağrısı, Ters Dinamik, Hareket Denklemi, Optimizasyon, Genetik Algoritmalar.

Abstract:
Purpose: Lifting is one of the most important causes of musculoskeletal disorders. One of the biggest challenges of biomechanical study of manual load lifting is the difficulty in finding the length, mass and inertia of the segments. Therefore, in our thesis, we wanted to determine the estimated values of the limb parameters by taking the previously experimentally studied and untreated data and using the motion data of the MMT process.
Method: This thesis includes an effective optimization method to estimate the limb dimensions of the individual performing the lifting process by using a biomechanical model with the help of genetic algorithms, corresponding to the moment expressions minimized by taking into account the dynamic coupling force in symmetrical load lifting. Dynamic joint data were modeled as a function of joint angle and joint angular velocity based on experimentally obtained joint data. Joint positions are taken from experimental data. In addition, various simulations have been made for the parameters affecting the motion. Equations of motion are obtained by analytical methods. Optimization studies were carried out with the help of genetic algorithms in MATLAB environment, which is a matrix-based and multi-paradigm software.
Findings: Minimal moment values were found in joints. Based on the results of this procedure, the estimated values of the limb parameters belonging to the female and male research classes were obtained. Numerical data such as mean value and standard deviation and their comparison are presented in the thesis with the help of graphics.
Results: The moment minimization using genetic algorithms and the mean and standard deviations of the different parameters of the subject limbs estimated based on this value have shown that these parameter values are significantly similar to the literature values. In addition, it was observed that the estimated values differ depending on the experimental variables.
Keywords: Manual Lifting, Biomechanical Modeling, Musculoskeletal System, Low Back Pain, Inverse Dynamics, Movement Equation, Optimization, Genetic Algorithms.