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Buch (Softcover): Fachbuch
Modellierung und Vorhersage menschlichen Interaktionsverhaltens zur Analyse der Mensch-Produkt Interaktion
Verlag:
FAU University Press Unsere-Artikel-Nr.: KLRRL5R
EAN: 9783961475858
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Zustellung: Do, 01.10.2026
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Beschreibung
Digitale Menschmodelle eröffnen die Möglichkeit einer virtuellen und prädiktiven Analyse physischer Mensch-Produkt Interaktionen am digitalen Produktmodell. Dadurch können menschzentrierte Produktanforderungen ‒ wie Ergonomie oder Gebrauchstauglichkeit ‒ im Sinne eines virtuellen Nutzertests, zeit- und kosteneffizient sowie frühzeitig und proaktiv im Produktentwicklungsprozess berücksichtigt werden. Eine Voraussetzung zur vielseitigen Anwendbarkeit eines solchen virtuellen Nutzertests ist eine Methodik zur möglichst universellen, zugänglichen und vertrauenswürdigen Modellierung und Vorhersage des zu analysierenden menschlichen Interaktionsverhaltens. Nach aktuellem Stand der Wissenschaft besteht im Kontext der Produktentwicklung ein Bedarf hinsichtlich einer solchen Methodik. Diese Dissertationsschrift trägt dazu bei, die beschriebene Forschungslücke zu schließen. Hierzu wird eine systematische Literaturrecherche beschrieben, welche den Stand der Technik wiedergibt und Handlungsempfehlungen zur Schließung der beschriebenen Lücke ableitet. Darauf aufbauend wird eine Methode zur Interaktionsmodellierung vorgestellt. Diese wurde mithilfe einer Taxonomie elementarer Affordanzen erforscht und als CAD-integrierte Modellierungsumgebung implementiert. Ferner wird eine Methode zur Vorhersage und Analyse von Körperhaltungen unter Zuhilfenahme muskuloskelettaler Menschmodelle präsentiert. Zusammen bilden diese Methoden ein prädiktives Interaktionsmodell, welches in zwei Evaluationsstudien hinsichtlich dessen Funktionalität und Anwendbarkeit überprüft wurde.
Spezifikationen
Sprache
- Deutsch
Autor
- Alexander Wolf
Thema
- Maschinenbau: Allgemein
Kollektion
- FAU Studien aus dem Maschinenbau
Erscheinungsjahr
- 2022
Erscheinungsland
- Deutschland
Format
- Buch (Softcover)
Anzahl Seiten
- 208