Симуляционное моделирование движения конечности человека
Автор: Горбунов Дмитрий Владимирович
Журнал: Математическая физика и компьютерное моделирование @mpcm-jvolsu
Рубрика: Моделирование, информатика и управление
Статья в выпуске: 1 т.23, 2020 года.
Бесплатный доступ
Как известно, моделирование любых процессов основывается на некоторых закономерностях, происходящих как внутри объекта моделирования, так и снаружи (изменение окружающей среды, в которой находится объект). При изучении сложных биосистем выявление таких закономерностей осложняется тем фактом, что подобные системы обладают хаотической структурой. В таких системах невозможно произвольно повторить начальное состояние 𝑥𝑖, любое промежуточное и конечное 𝑥𝑘. Соответственно и моделирование сложных биосистем должно производиться на основе случайных закономерностей. Созданная симуляционная модель позволяет максимально точно моделировать движение конечности человека в двумерной плоскости. Выделяются три принципиальные основополагающие идеи в работе модели: во-первых, включение регуляторных механизмов модели осуществляется за счет нахождения Ф-решений; во-вторых, траектория удержания конечности в пространстве (моделирование тремора человека) изменяет свое направление случайным образом; в-третьих, все изменения системы происходят на основе случайных чисел (в модели нет констант). Основополагающая часть симуляционной модели базируется на поиске Ф-решений. Созданная симуляционная модель является масштабируемой, что позволит в дальнейшем исследовании перевести ее к трехмерному варианту с возможностью изменять количество мышечных пучков, задействованных в движении конечности человека.
Симуляционная модель, биомеханические движения, тремор, квазиаттрактор, ф-решения
Короткий адрес: https://sciup.org/149131513
IDR: 149131513 | УДК: 004.942 | DOI: 10.15688/mpcm.jvolsu.2020.1.4
Simulation of human limb movement
Simulation of any processes is based on some laws that take place inside the simulated object and outside it (changing the environment in which the object is located). In the study of complex biosystems, the identification of patterns is complicated by the fact that such systems have a chaotic structure.In such systems, it is impossible to arbitrarily repeat the initial state 𝑥𝑖, any intermediate and final 𝑥𝑘. Simulation of complex biosystems should be based on random patterns.The created simulation model works based on the random number generation. There are no static values in the model. The inclusion of regulatory mechanisms of the model is based on the search of F-solutions. Chaotic dynamics of changes in the trajectory of a person's limb is established based on experimental data. In accordance with this, in the simulation model, the level of limb retention in space changes its direction by random images in real time. In the framework of the above patterns, a mathematical model of the interaction of muscle bundles was developed to solve the problem of holding the limb in space.When analyzing the performance of the simulation model, the basis of the evaluation measure was taken. The results were obtained on the basis of mathematical statistics and the calculation of the quasiattractor parameters in the framework of the theory of chaos and self-organization. As a result, the correspondence of experimental and model data was established. In the framework of mathematical statistics, when constructing matrices of paired comparisons for experimental data, the number of pairs of matches (the word “matches” refersto the possibility of assigning the compared pairs of samples to one general set) is = 11 %. The same number of coincidence pairs in percentage terms was established when comparing model data and model with experimental data. Inthe framework of the theory of chaos and self-organization, the quasiattractor parameters coincide in their area and visual assessment of phase planes.As a result of the research, high accuracy of the model is established, which is ensured by some chaotic dynamics of the model with chaotic self-regulation mechanisms. There are no constants in the mathematical form of the simulation model, which ensures the reproduction of N.A. Bernstein “repetition without repetition” hypothesis, which has been proven for experimental data. For theoretical biophysics, the constructed simulation model is able to provide understanding of the neuromuscular system functioning, as well as, with some complication and expansion of the algorithm, the central nervous system.
Список литературы Симуляционное моделирование движения конечности человека
- Бернштейн, Н. А. О построении движений / Н. А. Бернштейн. — М. : Медгиз, 1947. - 254 с.
- Горбунов, Д. В. Однородность и неоднородность параметров движений человека / Д. В. Горбунов // Сложность. Разум. Постнеклассика. — 2018. — № 4. — С. 68-75. - Э01: 10.12737/агИс1е_5с2201с82ГеЬ71.88457170.
- Еськов, В. В. Гипотеза Н. А. Бернштейна и статистическая неустойчивость выборок параметров треморограмм / В. В. Еськов, В. М. Еськов, Ю. В. Вохмина // Вестник кибернетики. - 2018. - Т. 29, № 1. - С. 33-38.
- Загревский, В. И. Биофизика физических упражнений / В. И. Загревский, О. И. За-гревский. — Томск : Издат. дом Том. гос. ун-та, 2018. — 262 с.
- Капилевич, Л. В. Физиологические методы контроля в спорте / Л. В. Капилевич. — Томск : Изд-во Том. политехи, ун-та, 2009. — 518 с.
- Модели биомеханики человека / П. И. Бегун, С. В. Воробьев, О. В. Кривохижина, Е. А. Лебедева. - СПб. : Изд-во СПбГЭТУ, 2016.- 195 с.
- Моделирование эволюции патологических процессов при болезни Паркинсона / Ю. В. Добрынина, Д. Д. Даянова, А. С. Козлов, Б. К. Умаров // Вестник новых медицинских технологий. - 2015. - № 2. - С. 26-32. - DOI: 10.12737/11828.
- Стохастическая неустойчивость в динамике поведения сложных гомеостатиче-ских систем / В. Б. Бетелин, В. М. Еськов, В. А. Галкин, T. В. Гавриленко // Доклады академии наук. - 2017. - Т. 472, № 6. - С. 642-644. - DOI: 10.7868/S0869565217060044.
- Ткаченко, Б. И. Нормальная физиология человека / Б. И. Ткаченко. — М. : Медиц, 2005. - 928 с.
- Феномен статистической неустойчивости систем третьего типа — complexity / В. В. Еськов, T. В. Гавриленко, В. М. Еськов, Ю. В. Вохмина // Журнал технической физики. - 2017. - Т. 87, № 11. - С. 1609-1614. - DOI: 10.21883/JTF.2017.11.45117.2158.
- Филиппов, А. Ф. Дифференциальные уравнения с разрывной правой частью / А. Ф. Филиппов // Матем. сб. - 1960. - Т. 51 (93), № 1. - С. 99-128.
- Формализация эффекта «повторение без повторения» H.A. Бернштейна / В. М. Еськов, В. В. Еськов, Т. В. Гавриленко, Ю. В. Вохмина // Биофизика. — 2017. — Т. 62, № 1. — С. 168-176.
- Хаотическая динамика параметров треморограмм в условиях стресс-воздействий / Л. К. Иляшенко, А. Е. Баженова, Д. К. Берестин, С. В. Григорьева // Российский журнал биомеханики. - 2018. - Т. 22, № 1. - С. 74-84. - DOI: 10.15593/RZhBiomeh/2018.1.06.
- Nishimura, T. Tables of 64-bit Mersenne twisters / T. Nishimura // ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation (TOMACS). - 2000. - Vol. 10, № 4. - P. 234-357.