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Enregistrement W2062956570 · doi:10.1260/0263-0923.31.2.85

Quantification of 6-Degree-of-Freedom Chassis Whole-Body Vibration in Mobile Heavy Vehicles Used in the Steel Making Industry

2012· article· en· W2062956570 sur OpenAlexafffund
Leanne Conrad, Michele Oliver, Robert J. Jack, James P. Dickey, Tammy Eger

Notice bibliographique

RevueJournal of low frequency noise, vibration and active control · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEffects of Vibration on Health
Établissements canadiensWestern UniversityLaurentian UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesCore Research for Evolutional Science and TechnologyWorkplace Safety and Insurance Board
Mots-clésChassisVibrationAccelerometerWhole body vibrationCrest factorAutomotive engineeringEngineeringStructural engineeringComputer scienceAcousticsPhysicsBandwidth (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Whole-body vibration (WBV) of mobile machines used in the steel making industry has not previously been quantified in six-degrees-of-freedom (6DOF). The purpose of this paper was to quantify 6DOF vibrations during the daily operating tasks of 5 commonly used mobile machines types used in the steel making and metal smelting industries. Vibration data were recorded from the chassis of five commonly used mobile machines using a MEMSense MAG3 triaxial accelerometer & gyroscope (MEMSense, SD, USA), and analyzed using custom MatlabTM code. Elevated values were observed at the chassis for crest factors, peak running root mean squared accelerations, and vibration total values, resulting in ISO 2631–1 (1997) comfort predictions ranging from Uncomfortable to Extremely Uncomfortable. Vibration dominant frequencies were generally between 1 and 8Hz. A second peak which occurred at approximately 27 Hz was observed for each vehicle in almost all axes. Occurring at a frequency that has the potential to produce negative health effects, this second peak was probably caused by the engine idling or running at low speeds. Field vibration profiles from this study have been used as inputs to a 6DOF robot for use in a corresponding laboratory study designed to optimize seat selection thus allowing the steel making and other similar industries to select operator seats based on industry specific field vibration characteristics.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,716
Score d'incertitude au seuil0,510

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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