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Enregistrement W2282604819 · doi:10.1123/jab.2015-0002

Evaluation of a Kinematically-Driven Finite Element Footstrike Model

2015· article· en· W2282604819 sur OpenAlexaff
I. G. Hannah, Andy Harland, Dan Price, Heiko Schlarb, Tim Lucas

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Biomechanics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLower Extremity Biomechanics and Pathologies
Établissements canadiensAdidas (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKinematicsGround reaction forceFinite element methodForce platformSimulationMotion captureMathematicsComputer scienceMechanicsStructural engineeringEngineeringMotion (physics)PhysicsClassical mechanicsComputer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A dynamic finite element model of a shod running footstrike was developed and driven with 6 degree of freedom foot segment kinematics determined from a motion capture running trial. Quadratic tetrahedral elements were used to mesh the footwear components with material models determined from appropriate mechanical tests. Model outputs were compared with experimental high-speed video (HSV) footage, vertical ground reaction force (GRF), and center of pressure (COP) excursion to determine whether such an approach is appropriate for the development of athletic footwear. Although unquantified, good visual agreement to the HSV footage was observed but significant discrepancies were found between the model and experimental GRF and COP readings (9% and 61% of model readings outside of the mean experimental reading ± 2 standard deviations, respectively). Model output was also found to be highly sensitive to input kinematics with a 120% increase in maximum GRF observed when translating the force platform 2 mm vertically. While representing an alternative approach to existing dynamic finite element footstrike models, loading highly representative of an experimental trial was not found to be achievable when employing exclusively kinematic boundary conditions. This significantly limits the usefulness of employing such an approach in the footwear development process.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,850
Score d'incertitude au seuil0,527

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations9
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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