Effects of Motion Filter Parameters on Simulation Fidelity Ratings
Notice bibliographique
Résumé
An experiment at NASA Ames' Vertical Motion Simulator (VMS) evaluated simulation motion fidelity using a Bob-up task with a UH60 Blackhawk helicopter model. The experiment used ten different motion cueing configurations that varied the motion gain and washout frequency in the high-pass motion filter located between the aircraft math model and motion system. Ideally the actual aircraft would represent the Baseline configuration, however this can be a prohibitive constraint. The VMS' large motion envelop enabled an unfiltered, one-to-one, motion configuration as a surrogate for the actual aircraft. The Simulation Fidelity Rating (SFR) scale developed by the University of Liverpool and the Canadian National Research Council was used to subjectively rate the motion fidelity. The SFR scale requires the pilot to subjectively compare their performance and technique adaptation in the simulator to that of a baseline. All but two of the configurations tested were characterized as "Fidelity Warrants Improvement" on the SFR scale. The only configuration assessed as "Fit for Purpose" on the SFR scale was the Baseline configuration. The results from the technique adaptation portion of the SFR ratings showed some similarities with the Modified Sinacori Criteria. This indicates that the pilot's technique adaptation level in the simulator may be predicted based on motion filter parameters.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».