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Enregistrement W2782304773 · doi:10.2514/6.2018-2215

Development of a Multi-axis Active Seat Mount to Mitigate Vibration Transmission to Helicopter Aircrew

2018· article· en· W2782304773 sur OpenAlexaff
Firdous Hadj-Moussa, Amin Fereidooni, Yong Chen, Viresh Wickramasinghe

Notice bibliographique

Revue2018 AIAA/ASCE/AHS/ASC Structures, Structural Dynamics, and Materials Conference · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEffects of Vibration on Health
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesFonds National de la Recherche Luxembourg
Mots-clésAircrewMountVibrationAerospace engineeringAutomotive engineeringAeronauticsTransmission (telecommunications)Computer scienceEngineeringElectrical engineeringAcousticsPhysicsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the performance evaluation of a multi-axis active helicopter seat mount. By simultaneously counteracting vibrations in three orthogonal directions, the mount mitigates the transmission of helicopter vibrations from the floor to the seat before reaching to the human body. This design is tested independently in each direction and simultaneously in all three directions using shaker tables. The input vibration prole used in these tests are helicopter flight measurements collected on a Bell-412 research helicopter. To cancel the input vibration, the feedforward Filtered-x Least Mean Square (FxLMS) algorithm is employed as the adaptive control law. Signicant suppression of the harmonic components of the N/rev harmonics is achieved for both independent and simultaneous testing. In each case, the overall g-rms reduction level is more than 40 % along each axis. The experimental testing veried the effectiveness of the active seat mount as a means to attenuate multi-axis vibrations experienced by helicopter aircrew.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,221
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,287 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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