Thèse soutenue

Approche numérique pour l’optimisation personnalisée des réglages d’un fauteuil roulant manuel

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Auteur / Autrice : Samuel Hybois
Direction : Hélène Pillet
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Biomécanique (AM)
Date : Soutenance le 14/10/2019
Etablissement(s) : Paris, ENSAM
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur (Paris)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de Biomécanique Humaine Georges Charpak - Institut de Biomecanique Humaine Georges Charpak
Jury : Président / Présidente : Georges Dumont
Examinateurs / Examinatrices : Hélène Pillet, Laurence Chèze, Lucas Van der Woude, André Thévenon, Christophe Sauret, Joseph Bascou
Rapporteurs / Rapporteuses : Laurence Chèze, Nasser Rezzoug

Mots clés

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Résumé

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L’étude de la biomécanique de la locomotion en fauteuil roulant manuel (FRM) a pour objectif de limiter le risque d’apparitions de blessures du membre supérieur, en optimisant la facilité à se déplacer. De nombreuses études ont montré qu’un ajustement des réglages du FRM avait un impact sur la mobilité. Néanmoins, les modèles utilisés dans la littérature pour représenter les interactions « sujet-FRM » et « FRM-environnement » possédaient plusieurs limitations. Ainsi, l’objectif premier de la thèse était la mise en place d’un modèle musculo-squelettique du membre supérieur permettant de modéliser l’interaction entre le sujet et le FRM, en utilisant des méthodes expérimentales adaptées pour appliquer ce modèle. Le second objectif était de construire un modèle mécanique du FRM en mouvement permettant de calculer les forces de réaction entre le sol et les roues du FRM. Le dernier objectif était d’appliquer une procédure d’optimisation numérique des réglages du FRM incluant les modèles développés durant la thèse. Le modèle musculo-squelettique développé a permis d’analyser la biomécanique du membre supérieur lors de la locomotion en FRM chez les sujets recrutés lors des campagnes de mesures. L’optimisation des réglages du FRM a été mise en place à partir du modèle mécanique du FRM, permettant de confirmer l’influence de plusieurs réglages sur la mobilité en FRM. Enfin, des perspectives d’amélioration de la procédure d’optimisation des réglages ont été explorées, à partir d’algorithmes de génération prédictive du mouvement.