Ergonomics modelling and evaluation of automobile seat comfort
Notice bibliographique
Résumé
Automobile seats are developed in an iterative manner because subjective feedback, which is usually of questionable quality, drives the design. The time and cost associated with iteration could be justified if the process was guaranteed to produce a comfortable seat. Unfortunately, this is not the case. Current practices are based on the premise that seat system design teams need objective, measurable laboratory standards, which can be linked to subjective perceptions of comfort. Only in this way can predictions be made regarding whether or not a particular design will be viewed by the consumer as comfortable. This type of forecasting ability would effectively improve the efficiency with which automobile seats are designed. In this context, the research reported, developed, and validated a stepwise, multiple linear regression model relating seat interface pressure characteristics, occupant anthropometry, occupant demographics, and perceptions of seat appearance to an overall, subjective comfort index derived from a survey with proven levels of reliability and validity. The model performance statistics were: adjusted r(2)=0.668, standard error of estimate=2.308, F (6, 38)=15.728, p=0.000, and cross-validated r (15)=0.952, p=0.000. From the model, human criteria for seat interface pressure measures were established. These findings could not have been attained without first demonstrating that (1) the data collection protocol for seat interface pressure measurement was repeatable and (2) seat interface pressure measurements can be used to distinguish between seats.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».