Antropometría y biomecánica para ingenieros y diseñadores industriales

Antropometría y biomecánica para ingenieros y diseñadores industriales

Juan Luis Hernández Arellano

Karla Gabriela Gómez Bull

Juan Alberto Castillo Martínez

Contenido

1. Antropometría 4

1.1 Introducción y conceptos 4

1.1.1 Origen etimológico. 4

1.1.2 Tipos de datos antropométricos 4

1.1.3 Antropometría y diseño de productos 7

1.2 Enfoque estadístico de la antropometría 8

1.2.1 La distribución normal 8

1.2.2 Media o promedio 10

1.2.3 Desviación estándar 11

1.2.4 Percentil 11

1.2.5 Elaboración de un histograma. 14

1.4 Instrumentos de medición antropometrica. 19

1.5 Dimensiones corporales. 22

1.6 Determinación de dimensiones de productos basadas

en datos antropometricos. 38

1.6.1 Caso 1. Determinación de las dimensiones de un pupitre ajustable 40

1.6.2 Caso 2. Determinación de las dimensiones de mobiliario para

casas de espacios reducidos 45

1.7 Modelos predictores de dimensiones corporales 51

2. Sección 2. Biomecánica 57

2.1 Definiciones y conceptos 57

2.2 Composición corporal 58

2.3 Planos y ejes corporales 62

2.4 Movimientos del cuerpo humano 63

2.5 Escalar y vector 65

2.5.1 Vector fuerza 65

2.5.2 Vector torque y momento 66

2.5.3 Leyes de Newton 67

2.6 Diagramas de cuerpo libre 68

2.8 Palancas 70

2.9 Condiciones de equilibrio 75

2.10 Modelos biomecánicos en el cuerpo humano. 79

2.10.1 Generalidades de los modelos biomecánicos 79

2.10.2 Modelo estático plano de un segmento unitario 80

2.10.3 Modelo codo, brazo y antebrazo 83

2.10.4 Modelo del hombro 90

2.10.5 Espalda 96

Referencias 104

Sección 1. Antropometría

1.1 Introducción y conceptos

1.1.1 Origen etimológico.

Se deriva de la palabra griega “antropos” (hombre) y “metron” (medición). Por lo tanto, la palabra “antropometría” significa medición del cuerpo humano. Los datos antropométricos son utilizados en ergonomía para especificar las dimensiones de espacios de trabajo, equipo, muebles, ropa, etc., para evitar desajustes entre las dimensiones de equipos y productos y las dimensiones correspondientes del usuario.

1.1.2 Tipos de datos antropométricos

Dependiendo del origen y su posterior uso, los datos antropométricos tienen tres diferentes orígenes. Pueden ser estructurales, funcionales y newtonianos. A continuación se describe cada uno de ellos.

1.1.2.1 Datos estructurales. Son mediciones corporales de personas en posición estática. Las mediciones son hechas tomando como referencia dos regiones anatómicas claramente identificables con la ayuda de pequeñas marcas en el cuerpo (por ejemplo, altura a hombros, ancho biacromial de hombros, entre otros). Algunos ejemplos del uso de datos antropométricos estructurales son para especificar dimensiones y rangos de ajuste de mobiliario y para determinar rangos de tallas de ropa. La figura 2.1 muestra, de manera general, siluetas donde se indica las zonas que son medidas en el cuerpo humano.

Figura 1.1. Algunas de las dimensiones antropométricas más comunes

1.1.2.2 Datos funcionales. Son datos recolectados para describir el movimiento de una parte del cuerpo respecto a un punto de referencia fijo. Por ejemplo, los datos disponibles corresponden al máximo alcance delantero de sujetos sentados. El área alcanzada y/o barrida por el movimiento de la mano puede ser usada para describir el “espacio de trabajo”, zonas de fácil o máximo alcance para el operador. Esto puede ser utilizado para optimizar la distribución de controles, botones, palancas, etc., al momento de diseñar un tablero de control. La forma y el tamaño del espacio de trabajo depende del grado de restricciones corporales impuestas al el operador. El tamaño la estación de trabajo incrementa con el número de articulaciones sin restricciones. Por ejemplo: el área de alcance de un operador sentado es más grande si la columna no es cubierta por un respaldo para la espalda y ésta se puede flexionar, extender y/o rotar. El alcance sentado es también más grande si la columna no tiene restricciones y más grande aún si hay el espacio adecuado para los pies para permitir el movimiento de uno o ambos pies. La figura 2.2 muestra, de manera general, áreas de alcances en tres vistas, superior, lateral y frontal.

Figura 1.2. Rangos de movimientos obtenidos de datos antropométricos funcionales. Adaptado de (Bridger, 2003).

1.1.2.3 Datos newtonianos. Son utilizados en análisis mecánicos de las cargas en el cuerpo humano. El cuerpo es considerado como un ensamble de segmentos ligados de longitud y masa conocida (algunas veces expresada como un porcentaje de la estatura o el peso corporal). Los rangos de ángulos apropiados subtendido por enlaces adyacentes son también dados para permitir rangos adecuados en posturas definidas. Esto permite a los diseñadores especificar esas regiones del espacio de trabajo en las cuales las pantallas, controles, palancas, y/o botones pueden ser óptimamente posicionados. Los datos newtonianos pueden ser usados para comparar la carga en la columna debido a diferentes técnicas de levantamiento o determinar el impacto en el brazo u hombro debido a la manipulación manual de una caja.

Figura 1.3. Peso de la caja

1.1.3 Antropometría y diseño de productos

Sección en progreso.

Figura 1.4. Antropometría aplicada el diseño de productos. EN PROGRESO.

1.2 Enfoque estadístico de la antropometría

Como pasa con muchos de los fenomenos de donde se pueden extraer datos continuos, los datos antropométricos suelen tener un comportramiento acorde a la distribución normal generando gráficas “de campana” (ver figura 1.4) cuando se realizan análisis de frecuencias y se gráfican los datos de acuerdo a un histograma. Debido a esto, es necesario conocer qué es la distribución normal para determinar correctamente los percentiles que posteriormente ayudarán en la determinación de las dimensiones de los objetos y/o productos que serán diseñados.

Figura 1.5. Histograma

1.2.1 La distribución normal

En estadística y probabilidad se llama distribución normal, distribución de Gauss o distribución gaussiana, a una de las distribuciones de probabilidad de variable continua que con más frecuencia aparece aproximada en fenómenos reales. La gráfica de su función de densidad tiene una forma acampanada y es simétrica respecto de un determinado parámetro estadístico. Esta curva se conoce como campana de Gauss y es el gráfico de una función gaussiana. La importancia de esta distribución radica en que permite modelar numerosos fenómenos naturales, sociales, psicológicos, entre otros. De igual forma, el análisis de datos derivados de mediciones antropométricas típicamente se ajusta al comportamiento de la distribución normal.

De hecho, la estadística descriptiva sólo permite describir un fenómeno, sin explicación alguna. Para la explicación causal es preciso el diseño experimental, de ahí que al uso de la estadística en psicología y sociología sea conocido como método correlacional. La distribución normal también es importante por su relación con la estimación por mínimos cuadrados, uno de los métodos de estimación más simples y antiguos. Algunos ejemplos de variables asociadas a fenómenos naturales que siguen el modelo de la distribución normal son:

Caracteres morfológicos de individuos como la estatura;

Caracteres sociológicos como el consumo de cierto producto por un mismo grupo de individuos;

Caracteres psicológicos como el cociente intelectual;

Errores cometidos al medir ciertas magnitudes;

Etc.

La distribución normal también aparece en muchas áreas de la propia estadística. Por ejemplo, la distribución muestral de las medias es aproximadamente normal, cuando la distribución de la población de la cual se extrae la muestra no es normal. Además, la distribución normal maximiza la entropía entre todas las distribuciones con media y varianza conocidas, lo cual la convierte en la elección natural de la distribución subyacente a una lista de datos resumidos en términos de media muestral y varianza. La distribución normal es la más extendida en estadística y muchas pruebas estadísticas están basadas en una supuesta "normalidad".

Figura 1.6. Distribución normal

1.2.2 Media o promedio

En matemáticas y estadística, la media aritmética o promedio (denotada con el símbolo “μ” si el origen de los datos es poblacional o “x” si el origen de los datos es muestral), de un conjunto finito de números es el valor característico de una serie de datos cuantitativos objeto de estudio que parte del principio de la esperanza matemática o valor esperado, se obtiene a partir de la suma de todos sus valores dividida entre el número de sumandos. Cuando el conjunto es una muestra aleatoria recibe el nombre de media muestral siendo uno de los principales estadísticos muestrales. Expresada de forma más intuitiva, podemos decir que la media (aritmética) es la cantidad total de la

...