The investigation of the musculoskeletal system is a challenging task, since comprehensive knowledge of muscle and joint forces within the human body is required.
Therefore, in recent years numerical models have been developed for a better understanding of the musculoskeletal system. Especially for the investigation of long-term effects, the issue of muscle fatigue needs to be taken into consideration in these models.
The objectives of this thesis was to develop a novel EMG based muscle fatigue algorithm and the implementation into a state-of-the-art musculoskeletal modelling system. This included the investigation of the progress of muscle fatigue of single muscles, as well as the behaviour of muscle recruitment pattern when experiencing fatigue.
Therefore, two experimental studies were conducted in the course of this thesis, in order to analyse the progress of muscle fatigue of single muscles in correlation
with relative muscle loadings and to study the behaviour of muscle recruitment pattern of thorax muscles when experiencing fatigue. Based on the results of the first study a fatigue algorithm was developed and implemented to the AnyBody Modeling SystemTM (AMS). Both experimental studies were simulated in the altered AMS to validate the fatigue algorithm and to analyse the behaviour of the
muscle recruitment solver of the modified system.
The results show a good correlation between the simulated muscle fatigue and the experimental data. Furthermore, it revealed a reduction of maximum force capacity of the muscles of about 10-15% compared to the non-fatigued condition.
The analysis of the muscle recruitment pattern indicated an additional activation of muscles in the upper back as well as the abdomen. The numerical simulation of these exercises in the AMS revealed a shift of muscle activity to the upper back.

Die Untersuchung des muskuloskeletalen Apparates ist eine große Herausforderung, da hierzu möglichst genaue Kenntnisse von Muskel- und Gelenkkräften benötigt
werden. Daher wurden in den letzten Jahren numerische Modelle entwickelt, um einen genaueren Einblick in das muskuloskeletale System zu erhalten. Insbesondere
um eine Aussage über Langzeiteffekte machen zu können, muss die Ermüdung von Muskeln berücksichtigt werden.
Ziel dieser Arbeit war die Entwicklung eines neuartigen Ermüdungsalgorithmus basierend auf EMG Messungen. Dies beinhaltete die Untersuchung des Verlaufs der Ermüdung einzelner Muskeln, sowie deren Einflusses auf Rekrutierungsmuster.
Des Weiteren wurde dieser Algorithmus in ein modernes muskuloskeletales Berechnungssystem implementiert.
Im Zuge dieser Arbeit wurden zwei experimentelle Studien durchgeführt, um den Verlauf von Muskelermüdung einzelner Muskeln in Korrelation mit deren relativen Belastung zu ermitteln, sowie das Verhalten von uskelrekrutierungsmustern der Thoraxmuskulatur während ermüdender Übungen zu untersuchen. Basierend auf den Ergebnissen der ersten Studie wurde ein Ermüdungsalgorithmus entwickelt und in das AnyBody Modeling SystemTM (AMS) implementiert. Beide experimentellen Studien wurden mit dem modifizierten AMS simuliert um den Algorithmus zu validieren und das Verhalten des Rekrutierungssolvers zu untersuchen.
Die Ergebnisse der simulierten Muskelermüdung korrelierten gut mit den Daten aus der experimentellen Studie. Außerdem ergab sich eine Reduktion der maximalen Muskelkraft der belasteten Muskulatur um 10-15% durch die Ermüdung.
Die Analyse der Rekrutierungsmuster ergab eine zus¨atzliche Aktivierung entweder der oberen Rückenmuskulatur oder der Bauchmuskulatur bei den meisten Probanden.
Die numerischen Simulationen der Übungen im modifizierten AMS ergab eine Verschiebung der Muskelaktivität hin zu der oberen Rückenmuskulatur.