Modelagem do controle motor para minimização de geração de entropia em processos mecânicos periféricos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2008
Autor(a) principal: Santos, Breno Teixeira
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/41/41135/tde-05122008-072813/
Resumo: Objetivos: Estudos clássicos mostraram que, na locomoção de vertebrados, a transição entre os tipos de passada ocorre justamente quando se inicia um aumento na demanda energética. Uma vez que o movimento muscular é realizado sob controle do sistema nervoso central, é este que determina o tipo de passada a ser utilizada. Portanto, essa estrutura consegue traduzir eventos mecânicos ligados a esses conceitos e, mais do que isso, consegue operar o sistema de modo a mantê-lo num ótimo de demanda. Nossa abordagem pretende criar um mapeamento, no sistema nervoso central, das aferências e eferências de um sistema mecânico de maneira a se modelar uma rede de controle motor. Com isso, estabelece-se um modelo cânon para encontrar a região de operação que minimiza a geração de entropia no sistema mecânico. Métodos: Modelos matemáticos para o funcionamento de músculos esqueléticos e tendões, acoplados em um sistema pendular e suas aferências, fusos e corpos tendinosos de Golgi, foram desenvolvidos e validados como plataforma biomecânica. Essas aferências foram então utilizadas como entradas para outro modelo descrevendo Redes Neurais Biológicas (BNNs, do inglês), o qual gera as eferências que são, então, utilizadas como sinais de controle para acionamento dos músculos. Todos os modelos foram baseados em equações diferenciais (ODEs), e sua resolução numérica realizada em ambiente Simulink. Resultados: A rede neural de controle proposta mostrou-se capaz de operar o sistema biomecânico levando-o a oscilar de forma similar a passadas, tendo como entrada sinais das fibras tipo Ib e Ia. Medidas de otimização baseadas no cálculo da geração de entalpia nos músculos mostraram que a rede é capaz de operar a maquinaria mecânica em regiões de melhor relação geração de entalpia por velocidade ou distância percorrida. Conclusões: Os resultados teóricos desse trabalho fornecem algumas questões experimentais interessantes, como relações entre perfil de ativação muscular e escala biológica, além de embasar a visão de que existem arquiteturas neurais básicas envolvidas no controle dos processos biológicos.