Efficient Identification of Naval High-Speed Craft Shock Mitigation Seat Modal Parameters From Drop-Test Data
Notice bibliographique
Résumé
Naval high-speed craft (HSC) operating in moderate to high seas experiences high-g and repeated shock loading at the seat–deck interface. These conditions are known to pose a serious potential for injury to the occupants. While various shock-mitigating seats are commercially available; their designs are in many cases quite different, and quantifying their shock attenuation characteristics can be challenging. The need for a standard test platform and experimental analysis methodology to investigate HSC seat effectiveness is a major objective of research being conducted by Carleton University's Applied Dynamics Laboratory (ADL) in partnership with Defence Research and Development Canada-Atlantic (DRDC Atlantic). A drop tower was designed and manufactured for testing HSC seats in order to characterize their shock-mitigating effectiveness by simulating the severe conditions of a slam impact at sea. Further, in order to identify seat dynamic parameters from drop-test data, the eigensystem realization algorithm (ERA), a modal-analysis-based system identification method, was applied to efficiently extract the modal parameters. The technique was shown to successfully extract the damping ratio as well as the damped and undamped natural frequencies of the seats from impact test data. The evaluated dynamic properties of the seats can subsequently inform decisions related to the design and/or procurement of commercially available seats.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».