Comparison of operator line-of-sight (LOS) assessment techniques : evaluation of an underground load-haul-dump (LHD) mobile mining vehicle
Notice bibliographique
Résumé
For many years line-of-sight (LOS) issues for underground mobile equipment is a growing focus of research. This research is a result of the numerous fatalities and injuries which occur in the mining industry and which are related to poor operator LOS. Three assessment methods are currently used to assess operator LOS of underground mobile equipment. The light filament (LF) method is a hands-on assessment method that is performed in the field. This method is not evaluated in this paper. The laser scan (LS) method of assessing equipment is a quick and reliable method that comes from the need to evaluate vehicles already located in the field. The computer simulation (CS) method can assess LOS issues using a computer aided drawing (CAD) model, which is useful for assessing current or prototype models. The purpose of the current research is to compare and validate different operator LOS assessment methods. Comparison of the results of the LS and CS visibility plots yielded similar quantifiable results. A visual comparison of the results further illustrate that the LS and CS methods are acceptable assessment tools for mobile equipment operator LOS evaluation. The visibility assessment methods are now being prepared as guidelines for the mining industry to assess current and potential designs.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».