Journals / Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi / 2019 / Cilt: 24 Sayı: 3

Weighting and Investigation the Effects of Vibration, Temperature and Sound Factors on Driver Performance

TİTREŞİM, SICAKLIK ve SES FAKTÖRLERİNİN SÜRÜCÜ PERFORMANSI ÜZERİNDEKİ ETKİSİNİN AĞIRLIKLANDIRILMASI ve İNCELENMESİ

Şule Bekiryazıcı(ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ, MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ, ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ)0000-0001-9002-7896
Recep Eken(ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ, MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ, ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ)0000-0002-2472-4850
Güneş Yılmaz(ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ, MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ, ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ)0000-0001-8972-1952
Pages
397–412
Publication Date
2019-12-31
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Subsequently, 36% of vibration and 9% of noise affect drive performance.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Today, many people die in traffic accidents.
📊
Key Findings & Data:For this reason, research on driver performance analysis is of great importance.
💡
Conclusion & Impact:Subsequently, 36% of vibration and 9% of noise affect drive performance.
🔬Design:Araştırma Makalesi
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:: Sürücü Performans Analizi · Bağımlı Örneklem t-Testi · Sıcaklık Etkisi

Abstract

Today, many people die in traffic accidents. Insomnia and fatigue of drivers are shown as the most important cause of traffic accidents. For this reason, research on driver performance analysis is of great importance. In this study, the integrated effect of the vibration, temperature and sound parameters on the driver performance is weighted and interpreted. Temperature, vibration and sound data obtained from the test results of previous studies were compiled separately. At the temperatures between 15 and 40 ° C, sound between 58 and 108 dB and vibration values between 1 and 15 Hz, the driver's blink frequency, the distance from the center line of the vehicle, the vehicle speed change and the driver's Karolinska Sleepiness Scale evaluation data were obtained. Data were analyzed using pair sample t-test method. When the blink frequency, the amount of the vehicle moving away from the center line and the vehicle speed change dependent variables are examined, the temperature was determined as the most affecting parameter of drive performance by 55%. Subsequently, 36% of vibration and 9% of noise affect drive performance.

Özet

Günümüzde birçok insan trafik kazalarında hayatlarını kaybetmektedir. Trafik kazalarının en önemli nedeni olarak sürücülerin uykusuzluğu ve yorgunluğu gösterilmektedir. Bu nedenle sürücü performansı analizi konusunda yapılan araştırmalar büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada araç kabininde oluşan titreşim, sıcaklık ve ses gibi bozucu etkilerin sürücü performansı üzerindeki tümleşik etkisi ağırlıklandırılmış ve yorumlanmıştır. Önceki çalışmalarda yapılmış olan test sonuçlarından elde edilen sıcaklık, titreşim ve ses verileri ayrı ayrı derlenmiştir. 15 ile 40 °C arası sıcaklık, 58 ile 108 dB arası ses ve 1 ile 15 Hz arası titreşim değerlerinde sürücü göz kırpma frekansı, aracın orta çizgiden uzaklaşma miktarı, araç hız değişimi ve sürücünün Karolinska Uykululuk Skalası değerlendirme verileri elde edilmiştir. Veriler bağımlı örneklem t-testi yöntemi kullanılarak analiz edilmiştir. Göz kırpma frekansı, aracın orta çizgiden uzaklaşma miktarı ve araç hız değişimi bağımlı değişkenleri incelendiğinde, sıcaklık %55 oranla sürücü performansını en çok etkileyen parametre olarak tespit edilmiştir. Ardında titreşim %36 ve ses %9 oranlarla sürücü performansını etkilemektedir.

🔖

Cite This Article

Bekiryazıcı, Ş., Eken, R., Yılmaz, G. (2019). Weighting and Investigation the Effects of Vibration, Temperature and Sound Factors on Driver Performance. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, Cilt: 24 Sayı: 3, 397–412. https://doi.org/10.17482/uumfd.632814

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (21)

  1. Alahmer, A. Omar, M. A. Mayyas, A. R. ve Qattawi, A. (2012) Analysis of vehicular cabins’ thermal sensation and comfort state, under relative humidity and temperature control, using Berkeley and Fanger models, Building and Environment, 48(1), 146-163. doi: 10.1016/j.buildenv.2011.08.013
  2. Anund, A. Lahti, E. Fors, C. ve Genell, A. (2015) The effect of low-frequency road noise on driver sleepiness and performance, PLoS One, 10(4), 3123-3127. doi: 10.1371/journal.pone.0123835
  3. Azizan, A. Ittianuwat, R. (2017) Effect of vibration on occupant driving performances: measured by simulated driving, Applied Ergonomics, 60, 348-355. doi: 10.1016/j.apergo.2016.12.020
  4. Chowdhury, N. F. A. (2015) Ambient temperature effects on driving, Procedia Manufacturing, 3, 3123-3127. doi: 10.1016/j.promfg.2015.07.860
  5. Daanen, H. A. Van de Vliert, E. Huang, X. (2003) Driving performance in cold, warm, and thermoneutral environments, Applied Ergonomics, 34, 597-602. doi: 10.1016/S0003-6870(03)00055-3
  6. Emniyet Genel Müdürlüğü, (2019). Emniyet Genel Müdürlüğü Trafik Hizmetleri Başkanlığı İstatistikleri. Erişim Adresi: http://www.trafik.gov.tr/istatistikler37 (Erişim tarihi: 14.07.2019)
  7. Febriandirza, A. (2013) The effect of natural sounds and music on driving performance and physiological, Engineering Letter, 25(4), 455-463.
  8. Fu, R. Wang, H. ve Zhao, W. (2016) Dynamic driver fatigue detection using hidden Markov model in real driving condition, Expert Systems with Applications, 63, 397-411. doi: 10.1016/j.eswa.2016.06.042
  9. Ingre, M. Akerstedt, T. Peters, B. Anund, A. ve Kecklung, G. (2006) Subjective sleepiness simulated driving performance and blink duration: examining individual differences, Journal of Sleep Research, 15(1), 47-53. doi: 10.1111/j.1365-2869.2006.00504.x
  10. Khushaba, R. N. Kodagoda, S. Lal, S. Ve Dissanayake, G. (2010) Driver drowsiness classification using fuzzy wavelet-packet-based feature-extraction algorithm, IEEE Transactions on Bio-medical Engineering, 58(1), 121–131. doi: 10.1109/TBME.2010.2077291
  11. Kubo, M. Terauchi, F. Aoiki, H. ve Matsuoka, Y. (2001) An investigation into a synthetic vibration model for humans: an investigation into a mechanical vibration human model constructed according to the relations between the physical, psychological and physiological reactions of humans exposed to vibration, International Journal of Industrial Ergonomics, 27(4), 219–232. doi: 10.1016/S0169-8141(00)00052-4
  12. Leung, W. S. (2011) New worlds of work: consequences of the differential effects of generational attitudes, Yüksek Lisans Tezi, Erasmus University Rotterdam, Hollanda.
  13. Shahid, A. Wilkinson, K. Marcu, S. ve Shapiro, C. M. (2011) Karolinska sleepiness scale (KSS), STOP, THAT and One Hundred Other Sleep Scales, New York.
  14. Shier, R. (2004) Statistic: Paired t-Test, Mathematics Learning Support Centre.
  15. Son, J. Yoo, H. Kim, S. Sohn, K. (2015) Real-time illumination invariant lane detection for lane departure warning system, Expert Systems with Applications, 42(4), 1816–1824. doi: 10.1016/j.eswa.2014.10.024
  16. Stern, H. S. Blower, D. Cohen, M. L. Czeisler, C. A. ve diğerleri (2019) Data and methods for studying commercial motor vehicle driver fatigue, highway safety and long-term driver health, Accident Analysis & Prevention, 126, 37-42. doi: 10.1016/j.aap.2018.02.021
  17. Wolkoff, P. Skov, P. Franck, C. ve Petersen, L. N. (2003) Eye irritation and environmental factors in the office environment--hypotheses, causes and a physiological model, Scand J Work Environ Health, 29,411-430. doi: 10.5271/sjweh.748
  18. World Health Organization, (2015). World Health Organization Global Status Report on Road Safety 2015. Erişim Adresi: http://www.who.int/gho/road_safety/en- (Erişim tarihi: 14.07.2019)
  19. World Health Organization, (2018). World Health Organization Road Traffic Injuries. Erişim Adresi: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/road-traffic-injuries (Erişim Tarihi: 14.07.2019)
  20. Yusop, H. Yeng, F. F. Jumadi, A. Mahadi, S. Ali, M. N. ve Johari, N. (2015) The effectiveness of excellence camp: a study on paired sample, Procedia Economics and Finance, 31, 453-461. doi: 10.1016/S2212-5671(15)01174-0
  21. Zhang, W. Cheng, B. ve Lin, Y. (2012) Driver drowsiness recognition based on computer vision technology, Expert Systems with Applications, 17(3), 354–362. doi: 10.1109/TST.2012.6216768