Modeling of dynamic cardiovascular responses during G-transition-induced orthostatic stress in pitch and roll rotations
Notice bibliographique
Résumé
Dynamic and fuzzy models for a typical subject's cardiovascular response to the orthostatic stress have been developed based on experimental data. In our original study (Cheung et al., 1999), arterial blood pressure (BP) time-series data were obtained using a man-rated tilt table that applies gigahertz-acceleration transitions from +0.861 Gz [head-up (HU)] to -0.707 G [head-down (HD)] and back to +0.861 Gz (HU) using either pitch or roll rotations (Cheung et al., 1999). G transitions of different duration and onset rates are common in fighter maneuvers. Based on these data, two types of predictive models have been developed in this paper: 1) second-order discrete-time models that predict BP dynamics during pitch and roll rotations and 2) fuzzy logic models that predict important variations in a subject's cardiovascular dynamics induced by HU-to-HD and HD-to-HU transitions. These two types of models assist in providing an operationally important predictive view on the characteristics of BP responses to orthostatic stress induced by pitch and roll rotations of a fighter jet pilot. The new models are being currently utilized in the design of operational recommendations for more G-tolerant operational flight regimes (e.g., split-S tactical maneuver) than the ones currently in use for modern combat aircraft.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».