Identifying the best objective function weightings to predict comfortable motorcycle riding postures
Notice bibliographique
Résumé
Appropriate motorcycle design is essential to mitigate the discomfort and fatigue that a rider may experience. This can be achieved by combining computer-aided engineering and digital human modeling to investigate interactions between motorcycles and riders prior to developing physical prototypes. When predicting riding postures for novel designs, it is useful to use optimization-based predictive models. However, to effectively use optimization, it is important to know what objective function(s) and associated weightings are necessary to predict realistic riding behaviors.The purpose of this analysis was to identify the objective function weightings that best predict preferred riding postures. A scoping review was conducted to identify preferred riding postures based on experimental data. Santos Pro™ was used in manual manipulation mode to recreate a preferred (gold standard) riding posture. Posture prediction mode was then used to predict riding postures using various objective functions which can be applied and weighted in Santos Pro™. However, it is unclear which weightings would predict the closest posture to the gold standard. Therefore, a response surface methodology was used to compute joint angle errors between the gold standard and predicted postures. The predicted postures used combinations of three minimization objective functions: (1) discomfort, (2) joint displacement, and (3) maximum joint torque, at varying weights (0-100%). Both 50th and 95th percentile males and females were analyzed. Error results were fit with a multivariate model, which was minimized to estimate the objective function weights that resulted in the lowest error between the gold standard and predicted postures. When averaging the best objective function weighting results across all avatars, the estimated best objective function weighting combination was 100%, 24%, and 0% for discomfort, joint displacement, and maximum joint torque objective functions, respectively. These results indicate that the best way to model comfortable riding postures is to weight the minimize discomfort objective highly. The response surface method was able to provide an empirical means to identify the best objective function weights. By determining the best weighting combinations needed to model rider postures, end-users can quickly evaluate the influence of a structural design change within a virtual environment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».