Using Santos Pro™ trade-off analysis to inform the rear chassis design of a novel electric scooter
Notice bibliographique
Résumé
The need for nimble, eco-friendly transportation solutions in metropolitan areas continues to rise. To meet this need companies have begun to design and manufacture small profile, high payload, electric scooters. Yet, balancing the claim space requirements for payload, mechanical systems, and the battery pack while also maintaining effective occupant packaging considerations is a challenge. The claim space required for a battery that can sustain a sufficient driving range (>150km) directly influences the shape and size of the rear chassis. However, the size and shape of the rear chassis also influences the potential for an occupant’s heel and calf to catch under the rear chassis when raising or lowering a foot for balance during common vehicle maneuvers. The aim of this analysis was to identify possible collision points between the heel or calf of a 50th and 95th percentile male stature occupant and the rear chassis when lowering a foot towards the ground when the scooter was in upright and tilted by 30° positions (turning). Santos Pro™ (SantosHuman Inc., Coralville, IA) was used to model the required occupant behaviors. The Zone Differentiation tool then generated a range of motion volume map for the calf and heel assuming a seated occupant posture. The volume map was overlaid on the geometry to assist the engineering team in visualizing possible collision points for each avatar. The engineering team was able to revise the geometry for the rear chassis to reduce overlaps with the heel and calf volume map, while also maintaining minimum claim space needs for the battery pack. The improved rear chassis design was then imported into the Santos Pro™ software to visualize and verify the reduction of potential collision locations. Santos Pro™ provided a time-efficient design-on-the-fly method to understand the potential severity of, and to correct, a heel and calf clearance concern within early-stage CAE. By evaluating the clearance concern proactively, the problem was quantified and solved within days, prior to costly physical prototyping and human testing.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».