Investigation of Passenger Ride Comfortin a Railway Wagon forVarious Suspension Parameters
Notice bibliographique
Résumé
Comfort for passenger in rail vehicles is still currant topic.Passengers often choose the preferred kind of transport just based on the comfort level.This article is focused on the investigation of passenger ride comfort in a railway wagon for various suspension parameters.The theoretical approach comes from a description of the applied method necessary to create a virtual model of an evaluated railway wagon and it also includes the method for evaluation of the passenger ride comfort.The passenger ride comfort in a wagon is evaluated by means of the standard method, at which, the passenger ride comfort indices marked as NMV in the determined locations on a wagon body floor are calculated.The calculation of the passenger ride comfort NMV index requires to know values of the accelerations signals in all three directions as an input.The section of the article presents the obtained results of simulation computations.There were changed the stiffness-damping parameters of the primary and secondary suspension system and their values have been changed in three levels.The railway wagon vehicle has been running on a model of a real track section.The passenger ride indices NMV have been calculated for all three variants of the wagon fifteen points located on the wagon body floor.The research results have shown, that lower values of stiffness of the secondary suspension system affects the passenger ride comfort more significantly than the lower values of stiffness-damping parameters of the primary suspension.
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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 | 0,000 | 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 ».