Experimental and numerical investigation of the dynamic seat comfort in aircrafts.
Notice bibliographique
Résumé
This research focuses on the dynamic seat comfort in aircrafts specifically during takeoff, landing and cruise through turbulence flight conditions. The experiments are performed using a multi axis shaker table in the Automotive Centre of Excellence (ACE) at the University of Ontario Institute of Technology subjected to sample takeoff, landing and cruise vibration recordings obtained onboard of an actual flight. The input vibrations introduced to the aircraft seats during actual flight conditions and during the experiments in the ACE are compared and it is concluded that the given flight conditions were successfully replicated for the interest of this thesis.\nThe experiments are conducted with two different aircraft seats, economy class and business class. Furthermore, to investigate the importance of seat cushion characteristics in addition to economy and business class seat cushions, three laboratory made cushions were included in the investigation as well. Moreover, the effect of passenger weight is also discussed by conducting the experiments with 1 and 2 identical dummies.\nIt is concluded that static seat properties play a significant role in the comfort perception level as well as flight conditions. Among the three flight condition, landing appeared to be the most uncomfortable case comparing to takeoff and cruise.\nIn addition to experimental work, a numerical study to simulate the flight conditions is undertaken with the initial work of CAD modelling. The simulated responses of the seat is partially matching with experimental results due to unknown parameters of the cushion and the connections of the aircraft seat that cannot be created in the CAD model due to unknown manufacturing processes.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».