Método de evaluación de la comodidad del conductor en condiciones de vibración coherente multieje de los asientos

Área de la Ciencia:

• Ingeniería automotriz
• Ingeniería de los factores humanos
• Ingeniería biomédica

Sus antecedentes:

• La investigación ergonómica pone de relieve la importancia del diseño del asiento para la comodidad y la salud del conductor.
• Comprender el impacto de la vibración coherente en varios ejes en los conductores es crucial para el desarrollo del vehículo.

Objetivo del estudio:

• Evaluar el impacto de la vibración coherente de los asientos en varios ejes en la comodidad del conductor mediante el aprendizaje profundo.
• Desarrollar un método cuantitativo para evaluar la comodidad del conductor basado en datos de vibración.

Principales métodos:

• Las señales de vibración multiaxiles recogidas de los asientos del vehículo (soporte, cojín, suelo) durante las pruebas en carretera.
• Evaluaciones subjetivas simultáneas de la comodidad del conductor.
• Validación de la coherencia entre los datos subjetivos y objetivos utilizando la ley de potencia de Stevens (R2 > 70%).
• Desarrolló y aplicó un modelo de aprendizaje profundo que integra características multimodales coherentes para la evaluación cuantitativa de la comodidad.

Principales resultados:

• Se encontró que las evaluaciones subjetivas de la comodidad del conductor se correlacionaban bien con los datos objetivos de vibración.
• El modelo de aprendizaje profundo capturó con precisión las características de frecuencia que afectan la comodidad.
• El modelo logró métricas de alto rendimiento (R2 = 0,931, RMSE = 0,096, MAE = 0,071), comparables a las evaluaciones de expertos.

Conclusiones:

• El método de aprendizaje profundo propuesto ofrece un enfoque fiable y preciso para la evaluación cuantitativa de la comodidad del conductor.
• Este método tiene implicaciones significativas para mejorar la salud, la comodidad y la seguridad del conductor a través de un diseño de asiento optimizado.
• Los hallazgos apoyan la integración de técnicas avanzadas de IA en la investigación de ergonomía automotriz.