Публикации автора

В статье рассмотрены современные исследования в области эргономики и безопасности мотоциклистов. Изучены работы, направленные на учет антропометрии и биомеханики движений при проектировании специализированной одежды. Проведен сравнительный анализ антропометрических параметров мотоциклиста в статических и динамических условиях с оценкой точности их воспроизведения 3D-аватарами. Исследование выявило, что виртуальные модели обеспечивают высокую точность измерений в статике (погрешность менее 1,5 %, коэффициент корреляции r > 0,98), однако в динамических условиях наблюдаются статистически значимые расхождения (p < 0,05), особенно выраженные в зонах повышенной подвижности - плечевом поясе (Δ до 2,1 см для длины плечевого ската) и шейном отделе (Δ 1,3 см для высоты основания шеи спереди). Полученные данные позволили разработать поправочные коэффициенты (1,03-1,18) для учета динамических деформаций при проектировании защитной экипировки.

Практическая значимость исследования заключается в создании методики комбинированного использования виртуальных и физических измерений, позволяющей оптимизировать процесс разработки мотоэкипировки. Предложенный подход обеспечивает сокращение количества необходимых примерок на 40 % для зон с высокой сходимостью параметров (R² > 0,9) при сохранении точности посадки.

Результаты работы представляют ценность для совершенствования методов цифрового моделирования специализированной защитной одежды с учетом реальных динамических нагрузок. Доказана возможность использования инструментов трехмерной визуализации для симуляции движений мотоциклиста и для изучения изменений размерных признаков в динамике. Полученные значения размерных признаков в статике и динамике использованы для расчета прибавок на свободу движения при построении конструкции мотокуртки.

Статья посвящена сравнению традиционных контактных и бесконтактных (3D-сканирование) методов проведения антропометрических исследований. Авторами представлена сравнительная оценка ключевых размерных признаков: роста, обхвата груди 3-го, обхвата талии, обхвата бедер, а также подчиненных признаков: обхвата груди 2-го, обхвата груди 4-го и высоты линии талии. Анализ отклонений (разницы между бесконтактным и контактным методом) выявил систематические ошибки, появляющиеся в результатах 3D-сканирования. В частности, наблюдается уменьшение значений роста и высоты линии талии (разница до 5,9 см), связанное с неправильным определением верхушечной точки и изменением естественных пропорций тела при сканировании. Измерения обхватов груди (2-го, 3-го, 4-го) и обхвата талии также демонстрируют нестабильность результатов, полученных с помощью 3D-сканирования. Сравнение с контрольными значениями, полученными традиционным способом, демонстрирует значительные отклонения (до 11 см), причины появления которых авторы последовательно разбирают. Данное исследование показывает, что точность 3D-сканирования зависит от множества факторов: · позы испытуемого; · учета его прически и одежды; · предварительной разметки антропометрических уровней; · алгоритмов обработки данных. Для минимизации ошибок авторы предлагают стандартизировать процедуру сканирования. Полученные результаты подчеркивают необходимость совершенствования методик 3D-сканирования для повышения надежности данных в таких областях, как проектирование одежды, эргономика, медицина. Несмотря на бесспорные преимущества в скорости и воспроизводимости, технология требует дальнейшей доработки алгоритмов и протоколов измерений.

В статье подробно представлена методика создания специализированной базы данных изображений дефектов посадки одежды с использованием пассивных методов сбора визуальной информации. Исследование охватывает три основных подхода: поиск, по ключевым словам, анализ архивов производственного брака швейных фабрик и сбор пользовательских изображений с торговых онлайн платформ. Пассивные методы продемонстрировали свою эффективность, позволив за 3 месяца собрать более 2 500 изображений, детально показывающих различные типов дефектов. Такой подход оказался менее затратным по сравнению с организацией специальных съемок и показал огромное преимущество. Особую ценность представляют данные полученные с маркетплейсов, отражающие реальные эксплуатационные проблемы, которые сложно воспроизвести искусственно в лабораторных условиях. Созданная база данных классифицирует дефекты по пяти основным типам: горизонтальные складки, вертикальные складки, наклонные складки, угловые заломы. База данных реализована в формате интерактивных форм, предусмотрена возможность фильтрации по нескольким параметрам, включая тип изделия, размерную группу и материал. Перспективы работы связаны с дополнением базы данными, полученными активными методами, такими как 3D-моделирование, что позволит охватить редкие и сложные виды дефектов, которые имеют важное значение для полноценного исследования проблем, возникающих при посадки одежды. Полученные результаты исследования представляют практическую выгоду для производства одежды, экспериментального цеха, а также для разработчиков систем автоматизированного контроля качества продукции.