Biomechanics of Volunteers Subject to Loading by a Motorized Shoulder Belt Tensioner
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: A biomechanical study using human volunteers. OBJECTIVE: Motorized shoulder belt tensioning is a new seatbelt technology that is likely to be incorporated into future vehicles. The objective of this study was to characterize the upper torso biomechanics of 3 sizes of adult volunteers (5th percentile female, 50th percentile male, and 95th percentile male) subjected to motorized shoulder belt tensioning in the static environment. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: There is a lack of volunteer data concerning the biomechanics of occupants subject to motorized precrash shoulder belt tensioning. Studies of torso repositioning by the air force for ejection seats are much too aggressive to be relevant to motorized systems. Low-level motorized shoulder belt tensioning is well tolerated by vehicle occupants but optimized performance by occupant size is unknown. METHODS: Nineteen male and 6 female subjects were instrumented in a fixture designed to support the occupant leaning forward and apply seatbelt tension. The subjects were 5th percentile females, 50th percentile males, and 95th percentile males. Reflective markers were placed on the subjects to monitor torso kinematics during tensioning. RESULTS: Changes in spinal curvature were small during shoulder belt tensioning and the angular motion of the torso originated within 4.2 cm of the pelvis-femur junction or H-point. Torso repositioning and retraction timing was found to be: 54.3 degrees in 0.78 seconds for the 5th percentile female, 57.6 degrees in 0.95 seconds for the 50th percentile male, and 42.2 degrees in 0.92 seconds for the 95th percentile male. CONCLUSION: Occupant size has a significant effect on retraction time to reposition the torso during shoulder belt tensioning. Larger vehicle occupants require more time because of a slower retraction velocity. The results are sufficiently simple that a lumped-mass model can predict tensioning kinetics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».