Development of a wireless crank moment measurement-system for a handbike: Initial results of propulsion kinetics & Biomechanical analysis of hand cycling propulsion movement: A musculoskeletal modelling approach
Authors
Jakobsen, Lasse ; Ahlers, Frederik Husted
Term
4. semester
Education
Publication year
2016
Submitted on
2016-06-02
Pages
52
Abstract
Denne afhandling har to mål: 1) at udvikle et trådløst system, der kan måle momentet (drejekraften) i håndcyklens krank, og 2) at bruge disse målinger sammen med bevægelsesdata i en muskel-skelet-model for at analysere muskler og ledbelastninger under liggende håndcykling. Metode: En tee-rosette tøjningsmåler (strain gauge), monteret på krankakslen og forbundet med en trådløs sender, registrerede små deformationer i metallet, som bruges til at beregne moment. En optisk encoder gav krankens position og vinkelhastighed, så den påførte kraft kunne bestemmes i forhold til krankens position, og effekt kunne beregnes. Ved kalibrering med 1, 2, 3, 4 og 5 kg belastning var der en perfekt lineær sammenhæng (R2 = 1) mellem påført kraft og målt spænding. Systemet leverede derefter fremdriftsdata for krankmoment, tangentielt kraftbidrag (kraft i drejeretningen), vinkelhastighed og effekt som funktion af krankvinklen. Til modelanalysen blev de målte kræfter (kinetik) kombineret med bevægelsesdata (kinematik) fra to Microsoft Kinect-kameraer. Disse data dannede input til en muskel-skelet-model af liggende håndcykling. Resultater: Modellen estimerede, hvornår de vigtigste muskler var aktive i krankslaget, størrelsen af deres kræfter samt ledreaktionskræfter og -momenter. Diskussion: Det trådløse målesystem kan levere nyttige data om den tangentielle kraft, som atleten skaber, og er velegnet til biomekanisk modellering. Den trådløse opsætning giver potentiale for feltmålinger på vej. Modellen kan bruges i studier af performanceoptimering og forebyggelse af skader i håndcykling.
This thesis has two aims: 1) to develop a wireless system that measures crank torque (the twisting force) on a handbike, and 2) to use these measurements with motion data in a musculoskeletal model to analyze muscles and joint loads during recumbent handcycling. Method: A tee-rosette strain gauge mounted on the crankshaft and linked to a wireless transmitter detected tiny deformations in the metal to infer torque. An optical encoder tracked crank position and angular velocity, allowing calculation of applied force versus position and power. During calibration with 1, 2, 3, 4, and 5 kg loads, the system showed a perfectly linear relationship (R2 = 1) between applied force and voltage output. The system then provided propulsion data for crank moment (torque), tangential force (force in the direction of rotation), angular velocity, and power as a function of crank angle. For modeling, the measured forces (kinetics) were combined with movement data (kinematics) captured by two Microsoft Kinect cameras. These inputs were used to build a musculoskeletal model of recumbent handcycling. Results: The model estimated the timing and magnitude of activity of the prime mover muscles through the crank cycle, as well as joint reaction forces and moments. Discussion: The wireless measurement system supplies tangential external force data from the athlete for biomechanical modeling and has potential for on-road field measurements. The model can support studies on performance optimization and injury prevention in handcycling.
[This abstract was generated with the help of AI]
Documents