Вестник КРАУНЦ. Физ.-мат. науки. 2019. Т. 29. № 4. C. 67-76. ISSN 2079-6641

Содержание

DOI: 10.26117/2079-6641-2019-29-4-67-76

УДК 004.942

СИМУЛЯЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ НЕПРОИЗВОЛЬНЫХ ДВИЖЕНИЙ ЧЕЛОВЕКА

Д. В. Горбунов¹, Т. В. Гавриленко¹²

¹БУ ВО Сургутский государственный университет, 628400, г. Сургут, ул. Университетская, 1
²ФГУ ФНЦ НИИСИ РАН, 117218, Москва, Нахимовский просп., 36, к.1

E-mail: Gorbunov.dv@mail.ru

Разработана математическая и симуляционная модель для моделирования биомеханических движений конечности человека. Разработанный алгоритм модели базируется на биологическом представлении о включении и выключении в процессе удержания положения конечности отдельных мышц или их групп. Работа модели осуществляется за счет генерации случайных чисел (в математической форме симмуляционной модели отсутствуют статические величины). Сравнительный анализ экспериментальных и модельных данных показывает высокую эффективность работы симуляционной модели. Созданная симуляционная модель позволяет изучать принципы работы нервно-мышечной системы. Также модель является масштабируемой, что позволит в дальнейшем перейти к трехмерному моделированию для изучения механизмов самоорганизации биосистемы на уровне и нервно-мышечной системы, и центральной нервной системы.

Ключевые слова: Ф-решения, симуляционная модель, моделирование, биомеханические движения

© Горбунов Д. В., Гавриленко Т. В., 2019

Работа выполнена при поддержке грантов РФФИ мол_а №18-37-00113, р_а №18-47-860005.

MSC 34C60

SIMULATION MODELING OF INVOLUNTARY HUMAN MOVEMENTS

D.V. Gorbunov¹, T.V. Gavrilenko¹²

¹Surgut State University, 628400, Surgut, Universitetskaya st., 1, Russia
²Scientific Research Institute for System Studies, Federal Research Center, Russian Academy of Sciences, 117218, Moscow, Nakhimovsky Ave., 36, building 1

E-mail: Gorbunov.dv@mail.ru

Mathematical and simulation model has been developed for modeling the biomechanical movements of a human limb. The developed model algorithm is based on the biological presentation and shutdown in the process of maintaining the positions of the final individual muscles or their groups. Work in models is due to statistical values. A comparative analysis of experimental and model data shows the high efficiency of the simulation model. The created simulation model allows to study the principles of the neuromuscular system. This model is scalable, which will allow us to switch to three-dimensional modeling to study the signs of self-organization of biosystems at the level of the neuromuscular system and central nervous system.

Key words: F-solutions, simulation model, modeling, biomechanical movements

© Gorbunov D.V., Gavrilenko T.V., 2019

This work was supported by grants from the Russian Foundation for Basic Research, such as No. 18-37-00113, and No. 18-47-860005

Список литературы/References

  1. Филиппов А. Ф., “Дифференциальные уравнения с разрывной правой частью”, Матем. сб., 51(93):1 (1960), 99–128. [Filippov A. F., “Differentsial’nyye uravneniya s razryvnoy pravoy chast’yu”, Matem. sb., 51(93):1 (1960), 99–128, (in Russian)].
  2. Бетелин В. Б. и др., “Стохастическая неустойчивость в динамике поведения сложных гомеостатических систем”, Доклады академии наук, 472:6 (2017), 642–644. [Betelin V. B. i dr., “Stokhasticheskaya neustoychivost’ v dinamike povedeniya slozhnykh
    gomeostaticheskikh sistem”, Doklady akademii nauk, 472:6 (2017), 642–644, (in Russian)].
  3. Капилевич Л. В., Физиологические методы контроля в спорте, Томского политехнического университета, Томск, 2009, 518 с. [Kapilevich L. V., Fiziologicheskiye metody kontrolya v sporte, Tomskogo politekhnicheskogo universiteta, Tomsk, 2009, 518 pp., (in
    Russian)].
  4. Ткаченко Б. И., Нормальная физиология человека, Медицина, Москва, 2005, 928 с. [Tkachenko B. I., Normal’naya fiziologiya cheloveka, Meditsina, Moskva, 2005, 928 pp., (in Russian)].
  5. Nishimura T., “Tables of 64-bit Mersenne twisters”, ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation (TOMACS), 10:4 (2000), 234–357.
  6. Иляшенко Л. К. и др., “Хаотическая динамика параметров треморограмм в условиях стресс-воздействий”, Российский журнал биомеханики, 22:1 (2018), 74–84. [Ilyashenko L. K. i dr., “Khaoticheskaya dinamika parametrov tremorogramm v usloviyakh stressvozdeystviy”, Rossiyskiy zhurnal biomekhaniki, 22:1 (2018), 74–84, (in Russian)].
  7. Еськов В. В. и др., “Феномен статистической неустойчивости систем третьего типа-complexity”, Журнал технической физики, 87:11 (2017), 1609–1614. [Yes’kov V. V. i dr., “Fenomen statisticheskoy neustoychivosti sistem tret’yego tipa — complexity”, Zhurnal tekhnicheskoy fiziki, 87:11 (2017), 1609–1614, (in Russian)].
  8. Еськов В. М. и др., “Формализация эффекта «повторение без повторения»Н.А. Бернштейна”, Биофизика, 62:1 (2017), 168–176. [Yes’kov V. M. i dr., “Formalizatsiya effekta «povtoreniye bez povtoreniya»N.A. Bernshteyna”, Biofizika, 62:1 (2017), 168–176, (in
    Russian)].
  9. Еськов В. М. и др., “Энтропия Шеннона в изучении стационарных режимов и эволюции complexity”, Вестник Московского университета. Серия 3: Физика. Астрономия, 2017, №3, 90–98. [Yes’kov V. M. i dr., “Entropiya Shennona v izuchenii statsionarnykh
    rezhimov i evolyutsii complexity”, Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 3: Fizika. Astronomiya, 2017, №3, 90–98, (in Russian)].
  10. Горбунов Д. В., “Однородность и неоднородность параметров движений человека”, Сложность. Разум. Постнеклассика., 2018, №4, 68–75. [Gorbunov D. V., “Odnorodnost’ i neodnorodnost’ parametrov dvizheniy cheloveka”, Slozhnost’. Razum. Postneklassika, 2018, №4, 68–75, (in Russian)].

Список литературы (ГОСТ)

  1. Филиппов А. Ф. Дифференциальные уравнения с разрывной правой частью // Матем. сб. 1960. Т. 51(93). №1. С. 99–128
  2. Бетелин В. Б. и др. Стохастическая неустойчивость в динамике поведения сложных гомеостатических систем // Доклады академии наук. 2017. Т. 472. №6. С. 642–644.
  3. Капилевич Л. В. Физиологические методы контроля в спорте. Томск: Томского политехнического университета, 2009. 518 c.
  4. Ткаченко Б. И. Нормальная физиология человека. М.: Медицина, 2005. 928 c.
  5. Nishimura T. Tables of 64-bit Mersenne twisters // ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation (TOMACS). 2000. vol. 10. issue 4. pp. 234–357.
  6. Иляшенко Л. К. и др. Хаотическая динамика параметров треморограмм в условиях стресс-воздействий // Российский журнал биомеханики. 2018. Т. 22. №1. С. 74–84.
  7. Еськов В. В. и др. Феномен статистической неустойчивости систем третьего типа -complexity // Журнал технической физики. 2017. Т. 87. №11. С. 1609–1614.
  8. Еськов В. М. и др. Формализация эффекта «повторение без повторения «Н.А. Бернштейна // Биофизика. 2017. Т. 62. №1. С. 168–176.
  9. Еськов В. М. и др. Энтропия Шеннона в изучении стационарных режимов и эволюции complexity // Вестник Московского университета. Серия 3: Физика. Астрономия. 2017. №3. С. 90–98.
  10. Горбунов Д. В. Однородность и неоднородность параметров движений человека // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2018. №4. С. 68–75.

Для цитирования: Горбунов Д. В., Гавриленко Т. В. Симуляционное моделирование непроизвольных движений человека // Вестник КРАУНЦ. Физ.-мат. науки. 2019. Т. 29. № 4. C. 67-76. DOI: 10.26117/2079-6641-2019-29-4-67-76
For citation: Gorbunov D.V., Gavrilenko T.V. Simulation modeling of involuntary human movements, Vestnik KRAUNC. Fiz.-mat. nauki. 2019, 29: 4, 67-76. DOI: 10.26117/2079-6641-2019-29-4-67-76

Поступила в редакцию / Original article submitted: 02.12.2019

Горбунов Дмитрий Владимирович – преподаватель БУ ВО «Сургутский государственный университет», г. Сургут, Россия, ORCID: 0000-0003-4420-9343.
Gorbunov Dmitriy Vladimirovich – university lecturer Surgut State University, Surgut, Russia, ORCID: 0000-0003-4420-9343.

Гавриленко Тарас Владимирович – кандидат технических наук, доцент кафедры автоматизированных систем обработки информации и управления БУ ВО «Сургутский государственный университет», ФГУ ФНЦ НИИСИ РАН, г. Сургут, Россия, ORCID: 0000-0002-3243-2751.
Gavrilenko Taras Vladimirovich – Ph.D. (Tech), Associate Professor, Department of Automated Information Processing and Management Systems, Surgut State University, Scientific Research Institute for System Studies, Federal Research Center Surgut, Russia, ORCID: 0000-0002-3243-2751.