Whole‐Body Vibration Sensor Calibration Using a Six‐Degree of Freedom Robot
Notice bibliographique
Résumé
Exposure to whole‐body vibration (WBV) is associated with a wide variety of health disorders and as a result WBV levels are frequently assessed. Literature outlining WBV accelerations rarely address the calibration techniques and procedures used for WBV sensors to any depth, nor are any detailed information provided regarding such procedures or sensor calibration ranges. The purpose of this paper is to describe a calibration method for a 6 DOF transducer using a hexapod robot. Also described is a separate motion capture technique used to verify the calibration for acceleration values obtained which were outside the robot calibration range in order to include an acceptable calibration range for WBV environments. The sensor calibrated in this study used linear ( Y = m X ) calibration equations resulting in r 2 values greater than 0.97 for maximum and minimum acceleration amplitudes of up to ±8 m/s 2 and maximum and minimum velocity amplitudes up to ±100°/s. The motion capture technique verified that the translational calibrations held for accelerations up to ±4 g. Thus, the calibration procedures were shown to calibrate the sensor through the expected range for 6‐DOF WBV field measurements for off‐road vehicles even when subjected to shocks as a result of high speed travel over rough terrain.
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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 | 0,001 |
| 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 ».