Development of a Novel Magneto-Rheological Elastomer-Based Semi-Active Seat Suspension System
Notice bibliographique
Résumé
Human operators in the transportation sector are exposed to whole-body vibration (WBV) while driving. Occupational exposure to WBV, predominant at low frequencies (<20 Hz), has been linked to spinal injuries and reduced functioning. This study aims at the design development of a novel semi-active seat suspension system featuring magneto-rheological elastomers (MREs) to mitigate the WBV. The proposed suspension system allows a greater range of strokes, while ensuring the MRE remains within an acceptable level of deformation. Several MRE samples were fabricated and characterized under shear mode. Afterward, a field- and frequency-dependent phenomenological model was developed to predict the viscoelastic properties of MREs as functions of both the excitation frequency and applied magnetic field. The MRE material model was subsequently used to design and optimize an adaptive seat suspension system incorporating a C-shaped MRE-based isolator in parallel and series with passive springs. The proposed adaptive seat suspension system demonstrated a frequency shift of 29% by increasing the applied current from 0 to 2 A. Finally, a 6-DOF lumped parameter model of a seated human subject combined with the proposed semi-active suspension system featuring the MRE isolator has been formulated to investigate the vibration transmissibility from the floor to the subject’s head.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».