Using a High Resolution Motion Capture System to Determine 6-DOF Whole-Body Vibration Accelerations
Notice bibliographique
Résumé
Comprehensive investigations of the human response to vibration require many markers, accelerometers, and electrodes. The use of multiple measurement systems can result in time intensive subject preparation, large memory requirements for data storage and processing, skin motion artifacts, and subject encumbrance. The purpose of this study was to determine if a VICON™ motion capture system could reliably and accurately measure translational and rotational acceleration levels produced by mobile machines, thereby eliminating the need for accelerometers and potentially minimizing the aforementioned problems. Simulating these vibration exposures in a laboratory, it was found that translational displacements ≥ 0.1 mm produced absolute peak and RMS average acceleration measurement differences less than 5% between the VICON™ system and an accelerometer. The absolute peak and RMS rotational accelerations determined by the VICON™ system and those produced by a PRSCO™ hexapodrobot differed by 5.44 ± 3.87% and 3.57 ± 2.44% respectively. Accounting for the vibration attenuation of the human body, the VICON™ system also appears well suited for determining 6-DOF acceleration levels in laboratory seat-to-head vibration transmission studies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».