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Enregistrement W1981453452 · doi:10.1115/1.3117209

Linear Estimation of the Rigid-Body Acceleration Field From Point-Acceleration Measurements

2009· article· en· W1981453452 sur OpenAlexaff
Philippe Cardou, Jorge Angeles

Notice bibliographique

RevueJournal of Dynamic Systems Measurement and Control · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutomotive and Human Injury Biomechanics
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccelerometerAccelerationComputer scienceField (mathematics)Set (abstract data type)Point (geometry)CrashworthinessMeasure (data warehouse)Basis (linear algebra)MathematicsPhysicsData miningClassical mechanicsGeometryCrash

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Among other applications, accelerometer arrays have been used extensively in crashworthiness to measure the acceleration field of the head of a dummy subjected to impact. As it turns out, most accelerometer arrays proposed in the literature were analyzed on a case-by-case basis, often not knowing what components of the rigid-body acceleration field the sensor allows to estimate. We introduce a general model of accelerometer behavior, which encompasses the features of all acclerometer arrays proposed in the literature, with the purpose of determining their scope and limitations. The model proposed leads to a classification of accelerometer arrays into three types: point-determined; tangentially determined; and radially determined. The conditions that define each type are established, then applied to the three types drawn from the literature. The model proposed lends itself to a symbolic manipulation, which can be readily automated, with the purpose of providing an evaluation tool for any acceleration array, which should be invaluable at the development stage, especially when a rich set of variants is proposed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,854
Score d'incertitude au seuil0,353

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations19
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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