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龙图腾网获悉中国标准化研究院申请的专利基于AI的产品工效学设计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121350482B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511522854.0，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于AI的产品工效学设计方法是由赵朝义;罗玲;冉令华;栗玮;王瑞;王中婷;吴海媚;呼慧敏;贺悦;赵鹤设计研发完成，并于2025-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI的产品工效学设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于AI的产品工效学设计方法，涉及产品工效学技术领域，包括，采集用户实时的多模态数据流，并进行预处理；利用注意力机制的多源数据融合网络对预处理后的多模态数据流进行加权融合与特征提取，生成用户当前工效学状态评估结果；当用户当前工效学状态评估结果指示存在风险时，调用用户个性化骨骼肌肉数字孪生模型并结合多模态数据流计算用户内部组织的实时应力分布，以及分析多模态数据流中的脑电信号以判断神经适应性水平，生成智能协同干预决策指令。本发明通过深度融合生物力学仿真与神经认知评估，实现了从宏观姿态调控到微观应力优化、从单向干预到自适应学习的跨越，提升了工效学设计的精准性、人性化与持续进化能力。

本发明授权基于AI的产品工效学设计方法在权利要求书中公布了：1.基于AI的产品工效学设计方法，其特征在于：包括，采集用户实时的多模态数据流，并进行预处理；利用注意力机制的多源数据融合网络对预处理后的多模态数据流进行加权融合与特征提取，生成用户当前工效学状态评估结果； 当用户当前工效学状态评估结果指示存在风险时，调用用户个性化骨骼肌肉数字孪生模型并结合多模态数据流计算用户内部组织的实时应力分布，以及分析多模态数据流中的脑电信号以判断神经适应性水平，生成智能协同干预决策指令； 根据智能协同干预决策指令中的多项设备调整目标参数集合，获得初步的设备动作序列列表； 基于初步的设备动作序列列表，利用路径规划算法对所有待调整设备规划一条从当前状态到目标状态、平滑且可逆的多设备协同运动轨迹指令； 控制执行器执行多设备协同运动轨迹指令，完成后采集新的多模态数据流及主观反馈，生成干预效果定量评估结果； 将干预效果定量评估结果，更新注意力机制的多源数据融合网络的决策策略，优化未来的智能协同干预决策指令的生成； 当用户当前工效学状态评估结果指示存在风险时，调用用户个性化骨骼肌肉数字孪生模型并结合多模态数据流计算用户内部组织的实时应力分布，以及分析多模态数据流中的脑电信号以判断神经适应性水平，生成智能协同干预决策指令，包括以下步骤： 对用户当前工效学状态评估结果进行持续监测，基于对历史工效学数据进行分析，设定舒适度阈值，当用户当前工效学状态评估结果中的综合实时舒适度评分低于舒适度阈值，且不适身体部位标签指向目标区域时，判定用户当前工效学状态评估结果指示进行分析工效学风险； 基于用户的医学影像数据建立个性化的几何模型，并结合通用骨骼肌肉生物力学参数库，通过缩放和参数赋值构建用户个性化骨骼肌肉数字孪生模型； 基于用户当前工效学状态评估结果指示进行分析工效学风险，将用户姿态运动学数据流作为驱动用户个性化骨骼肌肉数字孪生模型所需的运动学边界条件； 通过用户个性化骨骼肌肉数字孪生模型接收用户姿态运动学数据流，求解骨骼肌肉的力学平衡方程，得出关注部位的应力数值，获得目标内部组织的量化应力值； 从经过预处理和时空同步后的多模态数据流中提取出用户神经生理信号数据流，对用户神经生理信号数据流进行快速傅里叶变换以计算功率谱密度，并提取前额叶皮层脑电信号在θ频带与β频带的平均功率值，依据公式神经适应性指数，计算出神经适应性指数； 基于在受控实验环境中，观测被试者在执行熟悉任务且能无干扰接受外部提示时的神经适应性指数的统计分布，设定时机判断阈值，基于目标内部组织发生疲劳损伤的应力临界值的实验研究数据，设定生物力学安全阈值； 将目标内部组织的量化应力值与生物力学安全阈值进行比较，将神经适应性指数与时机判断阈值进行比较，当目标内部组织的量化应力值超过生物力学安全阈值且神经适应性指数高于时机判断阈值时，满足逻辑判定条件； 当满足逻辑判定条件时，基于生物力学优化算法寻找降低目标内部组织的量化应力值的一组设备控制参数，并将设备控制参数封装为一条可执行的智能协同干预决策指令。

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