A combined suspension seat–vehicle driver model for estimating the exposure to whole–body vehicular vibration and shock
Notice bibliographique
Résumé
A nonlinear single–degree–of–freedom suspension seat model is combined with a four–degree–of–freedom vehicle driver model derived from the biodynamic response characteristics of the seated body under typical vehicular vibration in the 0 to 10 Hz frequency range. The vertical whole–body biodynamic response behaviour, in terms of driving–point mechanical impedance and seat–to–head transmissibility, was established for seated subjects maintaining a predefined driving posture under the influence of excitations characterizing the vibration in particular classes of off–road vehicles. The combined suspension seat–driver model is analysed under random and shock excitations predominant at frequencies below 10 Hz, and the vibration exposure levels are computed at the driver–seat interface using various assessment methods defined in the current IS0 2631/1 standard and its proposed revised version. A methodology is applied to compute the exposure levels in terms of frequency–weighted root–mean–square and rootmean–quad accelerations in the convenient frequency domain. The combined suspension seat–vehicle driver model is validated by comparing the exposure levels computed from the model with those measured with a subject seated on a low natural frequency suspension seat, mounted on a whole–body vehicular vibration simulator, driven by the corresponding types of random and shock excitations. Good agreement is obtained between the measured data and the computed response for both categories of excitations. The proposed model is further used to estimate the driver's response and the seat performance as a function of the severity of the shock excitation and vehicle speed. The study indicates that the suspension seat–driver system performs very poorly under high level shock excitations due to interactions with the bump stops.
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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 ».