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最大耐久时间(maximum endurance time,MET)是工效学领域评估员工作业能力的重要指标,被广泛应用于作业任务设计与工休安排,以减少职业任务中的过度疲劳,降低工作现场中的肌肉骨骼损伤风险。面对传统经验MET模型无法从个体层面预测疲劳表现的问题,本文以“提出指标—构建模型—应用性探索”为主线,基于肌肉疲劳理论模型开发了包含个体肌肉疲劳属性参数的MET理论模型,通过实验验证了该模型在不同关节肌肉群以及不同作业任务中的适用性,并从参数快速测量的角度进行了应用性探索。首先,通过对传统肌肉疲劳属性指标以及多种肌肉疲劳理论模型的筛选,本文选择指数肌力下降模型中的疲劳速率参数描述个体肌肉疲劳属性。掌指关节肌肉疲劳实验结果表明,该参数能够有效描述个体局部肌肉疲劳属性。随后,基于指数肌力下降模型,本文提出了包含肌肉疲劳速率参数的个体MET模型,并通过腕、肘、肩、膝四个关节肌肉群疲劳任务进行了实验验证。实验结果表明,个体MET模型能够从个体层面有效描述多部位肌肉群的MET表现。为进一步验证个体MET模型在多关节疲劳任务中的适用性,本文开展了掌指、腕、肘、肩等多关节参与的上肢疲劳实验。实验结果发现,个体MET模型不仅适用于多关节肌肉协同疲劳任务,该场景下的模型拟合性甚至优于单关节肌肉疲劳任务。进一步的分析发现,这或许是因为上肢多关节疲劳任务中相对负荷水平没有对疲劳速率造成显著性影响。为了探索肌肉疲劳速率快速测量方法,本文验证了持续最大收缩力(sustained maximum voluntary contraction,sMVC)法测量肌肉疲劳速率的可行性。实验结果发现,该方法能够准确测量持续最大收缩任务中的个体肌肉疲劳属性,重测信度较高。而且被试在sMVC任务中表现出的肌肉疲劳速率与被试在MET任务中的肌肉疲劳速率有高度相关性,说明sMVC法测量的肌肉疲劳速率可以应用于预测个体MET任务表现。本文的研究成果是对工效学MET模型研究领域的深化和拓展,直接解释了个体间MET的巨大差异,为个体层面的工效学疲劳管理提供理论基础,可以应用于个体层面的作业能力评估、作业任务设计与工休安排等实践领域。