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Enregistrement W2134505365 · doi:10.2514/1.33757

Effect of Jerk and Acceleration on the Perception of Motion Strength

2008· article· en· W2134505365 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Aircraft · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerospace and Aviation Technology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJerkAccelerationMotion (physics)SimulationControl theory (sociology)Computer scienceMathematicsPhysicsArtificial intelligenceClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a flight simulator, the calculated aircraft motions are scaled down and filtered to fit within the envelope of the simulator motion system. A number of recent flight and ground simulation studies have reported that the simulator motion was too strong, when in fact, the motion was scaled down and filtered. This paper puts forth the hypothesis that this could be due in part to the motion drive algorithm and vehicle model exaggerating the jerk. To test the plausibility of this hypothesis a paired-comparison experiment was run to determine if the subjective impression of motion strength is a function of both the acceleration and jerk of the motion. The experiment found that the level of jerk and acceleration contributed to the perceived strength of motion, with larger jerks and accelerations leading to increased motion strength. In addition, the duration of the acceleration had a significant effect on the perceived motion strength, with longer durations leading to increased motion strength. Although the relationship between jerk and motion strength suggests that exaggerated jerk in the simulator could lead to the preference for scale factors less than one, the strength of the relationship strongly suggests that it does not entirely account for the preference.

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.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,204 · 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