An Adaptive Seat Suspension System for the Mitigation of Whole-Body Vibration
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the development, and design optimization of a novel MRE-based semi-active seat suspension system to mitigate the whole-body vibration (WBV) transmitted to the helicopter’s pilot. The semi-active seat suspension system includes an MRE-based isolator along with “parallel-series passive springs” to mitigate the vibration transmitted to human body. The proposed suspension system permits relatively large strokes for the suspension system to tolerate the human body’s weight, while maintaining the MRE to be operated within its linear deformation range. To this end, several MRE samples with 25% volume fraction of iron particles were fabricated and characterized under shear mode. A field- and frequency-dependent phenomenological model is developed to predict the MREs’ mechanical properties (storage and loss moduli) as functions of the excitation frequency and applied magnetic field. The proposed model permitted design optimization of a C-shaped MRE vibration isolator. The MRE isolator along with the three passive springs were optimally designed with large strokes of 15mm. Results showed that by increasing the applied current from 0 to 2A, the equivalent stiffness of the adaptive seat suspension increased from 8.94kN/m to 17.5kN/m. The system resonance frequency shift from 1.76Hz to 2.27Hz, corresponding to a frequency shift percentage of 29%.
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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».