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Enregistrement W1973613953 · doi:10.4271/2015-01-1459

Vertical Occupant Loading in Car Crashes; Test Methods and Countermeasures

2015· article· en· W1973613953 sur OpenAlexaff
Lotta Jakobsson, Magnus Björklund, Anders Axelson

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutomotive and Human Injury Biomechanics
Établissements canadiensVolvo (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTest (biology)Computer scienceAutomotive engineeringForensic engineeringEngineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vertical loading can cause thoracic and lumbar spine injuries to a car occupant. Crashes potentially causing occupant vertical loads include; rollover events or free flying events when the car lands on its wheels, and run off road events when the car goes into the ditch and collides with an embankment. To date, there is no standardized test method evaluating this occupant loading mechanism. The aim of this study was to develop test methods addressing vertical occupant loading for car occupants and to evaluate countermeasures for reduction of such loads. Based on real world run off road crashes, representative test track methods were developed. These complete vehicle test track methods were used to provide input to a simplified and repeatable rig test method. The rig test method comprises a dummy positioned in a seat attached to a frame and exposed to a vertical acceleration. Vertical pelvis acceleration is monitored, as an indication of potential loads through the spine. Two different seat designs are compared. The modified seat concept includes a deformation element which is built into the rear part of the seat connection to the seat frame. The deformation element allows for a controlled deformation of up to 25 mm. The space under the seat is cleared to allow for total occupant movement up to 150 mm. During this movement, energy is absorbed by the deformation element as well as the springs and seat cushion material. Compared to the reference production seat, the dummy pelvis vertical acceleration is reduced by 25-32% in the situations tested in this study.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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