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J-GLOBAL ID：201802238421488396   整理番号：18A0793373

Ridecomfort 列車乗り心地測定におけるクラウド消費スマートフォンの開発【JST・京大機械翻訳】

RideComfort: A Development of Crowdsourcing Smartphones in Measuring Train Ride Quality

著者 (2件)： Azzoug Adam (Department of Civil Engineering, School of Engineering, The University of Birmingham) ,  Kaewunruen Sakdirat (Birmingham Centre for Railway Research and Education, The University of Birmingham)
資料名： Frontiers in Built Environment (Web)  (Frontiers in Built Environment (Web))
巻： 3  ページ： 3  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7060A  ISSN： 2297-3362  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 毎日行われている数百万の列車の中で,それらの全ては,乗心地のために測定されていないかモニターされている。乗り心地の向上は,鉄道会社が列車サービスに対してより多くの乗客を引き付けるために重要である。それらのスマートフォンを用いて乗心地を測定する能力を与えることにより,鉄道会社は列車の乗り心地に関する乗客から瞬時フィードバックを受けることができる。この開発の目的は,列車における振動に基づく乗り心地を測定するためにスマートフォンを使用することの実現可能性を調査することである。これはスマートフォンアプリケーションを開発し,アプリケーションにより記録されたデータを分析し,トラック検査車両または加速度計からのデータと比較することによりデータを検証することにより達成できる。文献レビューを行い,一般的に使用されている基準を検証し,BS ISO 2631-1:1997標準とSperlingの乗心地指標のような乗心地を評価した。これらは,SperlingとBetzホールド(1956)により提案された。また,文献レビューは,車輪/レール界面に存在する粗さと不規則性によって誘発される振動のような乗心地のいくつかの物理的原因を明らかにした。著者らは,乗心地を評価するために,スマートフォンから得られたデータをマップするために,人工ニューラルネットワークを用いることを最初に行った。本研究では,スマートフォンを使用することにより乗心地の乗心地を測定し,将来の技術的改善のための推奨を示唆した。著者らのデータは,現代のスマートフォンで見られる加速度計が,乗心地の評価に使用されるのに十分な品質であることを主張する。BS ISO 2631-1により予測された乗心地レベルとSperling指数は優れた一致を示した。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： フィードバック ,  文献展望 ,  ニューラルネットワーク ,  加速度計 ,  *スマートフォン ,  レール ,  品質 ,  界面 ,  乗客 ,  応用プログラム ,  *乗り心地 ,  インフラストラクチャー
準シソーラス用語： 不規則性 ,  スマートフォンアプリ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 鉄道インフラストラクチャー ,  乗り心地 ,  運用監視 ,  人工神経回路網 ,  モバイルアプリケーション

分類 (5件)： 医用情報処理  (JE15030Q) ,  保線,鉄道防災  (RC07050X) ,  商船一般  (QJ05011C) ,  医療用機器装置  (GA05020L) ,  計測機器一般  (AD02000X)

タイトルに関連する用語 (6件)： 列車 ,  乗り心地 ,  クラウド ,  消費 ,  スマートフォン ,  開発