Notice bibliographique
Résumé
<p>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.</p>
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 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) | 0,002 | 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 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 ».