Notice bibliographique
Résumé
This undergraduate thesis pertains to the design of a parameterized tool intended for the modelling of business aircraft seat backrests. Backrests of seats vary in shape and size as per varying designs for optimal comfortability based on studies of spinal anthropometry. The overall study of backrest comfortability is of great significance due to the role it plays in the marketability and revenue generation of a business airlines. One of the ways in which backrest comfortability can be evaluated is through the biomechanical analysis of the pressure distributions amongst the surface. Hence, a parametric tool was developed as a means to provide a modular method for easily generating a geometric backrest surface and corresponding point cloud. This was achieved by determining prominent input parameters in a simplistic manner based on a literature review, developing a feasible methodology to define the backrest shape based on the inputs, and generating a corresponding three-dimensional fit of the backrest surface. As a means of validation, the tool was tested to generate backrest surfaces as per reference data, and comparisons were drawn based on error analysis between the actual surface and the tool-generated surface. Although the developed tool is not as robust as can be at this point in time, based on research of existing business aircraft seat backrests, it is able to provide fairly accurate geometric surfaces within a reasonable realm of user-inputted parameters. Contained in this report is an overview of the parametric tool design philosophy, a thorough description of its methodology, and error analysis with respect to reference data, as well as the corresponding MATLAB code(s) contained in the appendices.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».