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Enregistrement W4247673439 · doi:10.22215/etd/2015-10739

An Experimental Methodology for Characterizing High Speed Craft Seat Suspension Components

2015· dissertation· en· W4247673439 sur OpenAlexaff
Yasser Fouad

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVibration Control and Rheological Fluids
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuspension (topology)Displacement (psychology)Structural engineeringStiffnessEngineeringDynamic testingStatic analysisDynamic load testingDynamic loadingStatic testingMechanical engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A generalized test procedure was developed with the aim of experimentally characterizing the static and dynamic properties of Shock Mitigation Seats and their components.The composite procedure comprises static, friction, and dynamic tests.A user-friendly Component Testing Machine was designed and built by Carleton University's Applied Dynamics Laboratory to effectively apply the developed procedure to the strut components of the seats, the seat cushions, and the assembled seats.The developed individual test procedures were applied to three typical seats with passive suspension components and one seat with a semi-active suspension system.The three seats with passive suspension were disassembled and their individual components were tested.The semi-active seat was only tested as a full seat.Displacement, velocity, and force data were recorded throughout the testing.Static test data were used to obtain load-displacement plots, stiffness properties, as well as static and kinetic friction values for all the tested elements.Dynamic test data produced hysteresis force-displacement plots and force-velocity plots, from which damping characteristics were extracted.Variation of the damping coefficient with respect to frequency and amplitude was determined for all the tested components.Developing the test procedure, designing and building the component test machine, Dr. Robert Langlois and Dr. Fred Afagh, for their excellent guidance, patience, and willingness

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,256 · 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'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

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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