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Enregistrement W3154900428 · doi:10.22215/etd/2015-10860

Spatial Dynamic Modelling of High Speed Craft Suspension Seating

2015· dissertation· en· W3154900428 sur OpenAlexaff
Anne Wice

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutomotive and Human Injury Biomechanics
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuspension (topology)StiffnessStructural engineeringAccelerationHullSimulationEngineeringComputer scienceMarine engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Speed Craft (HSC) occupants can be exposed to eccentric slam impacts of up to 20 g as a result of hull separation from the water during routine operation, subjecting the occupants to lateral, longitudinal, and torsional loading in addition to the primary vertical loading.These impacts have been the source of acute and chronic spinal injury for occupants, as well as causing motion-induced fatigue and reduced situational awareness.Current research focuses on mitigating these adverse effects by the use of suspension seating on HSC.Development and validation of an accurate mathematical model of HSC suspension seating with the ability to optimize seat design parameters is required for efficient seat analysis, design, and tuning.A Newton-Euler approach was used to develop a general two-degree-of-freedom (DOF) spatial dynamic model of the seat-occupant system with the primary purpose of accurately predicting the occupant's vertical response to 6DOF input base motion.Coupling this approach with a modular coding implementation that allows for interchangeable sub-models of seat components engenders flexibility in application and a clear connection between the model parameters and the physical system.The model was validated against uni-directional, single impact experimental data and available 6DOF HSC data and found to adequately predict the occupant's vertical acceleration when using the stiffness and damping characteristics from component testing of the seat of interest.This model provides a flexible base for future examination of suspension seating on HSC and the effect of various parameters thereon.' New axis after counterclockwise rotation through φ 1 " New axis after counterclockwise rotations through φ 1 and φ 2 ˙First derivative with respect to time ¨Second derivative with respect to time ˜Skew-symmetric matrix of vector GLO Global frame IN Inertial frame LO Local frame MO Model frame

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,274 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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