Implementation of a Drop Test Impact Rig for Dynamic Testing of High Speed Craft Shock Mitigation Seats and Extraction of Modal Parameters
Notice bibliographique
Résumé
The motivation for this work is human-factors-influenced vibration attenuation using high-speed craft (HSC) shock-mitigating seats.The high-g loads occurring at the seat-deck interface locations during slam impacts in moderate to high seas results in serious potential for injury to the occupants.Since various designs and types of shockmitigating seats are available, quantifying their shock attenuation characteristics can be challenging.The need for a standard testing platform and experimental analysis to investigate a seat's effectiveness forms the major objective of research being carried out 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 by the ADL for testing seats in order to characterize their shock mitigating effectiveness by simulating the severe conditions of a slam impact at sea through the use of singular impact testing.Further, in order to identify the seats' dynamic parameters from drop test data, the Eigensystem Realization Algorithm (ERA), a modal-analysis-based system identification method, was applied to two commercial shock-mitigating seats provided by DRDC-Atlantic.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 dynamic properties of the seats derived from the ERA can be tabulated vis-a-vis their vibration performance metrics illustrated in the thesis, which can subsequently inform decisions related to the design and/or procurement of commercial seats.I learned a lot from their expert guidance during some of the difficult aspects encountered in this project.I also thank them for their financial support.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».