Optimization of Vehicle Steering Linkage With Respect to Handling Criteria Using Genetic Algorithm Methods
Notice bibliographique
Résumé
<div class="htmlview paragraph">The handling quality of a car is one of the most crucial parameters in the evaluation of the vehicle's overall performance. This quality is noticeably influenced by the structural and functional characteristics of the various components of the vehicle. The vehicle platform subsystems (i.e. steering, suspension, and braking) have major role in altering and tuning handling quality. It brings up special concerns in designing each of these mechanisms and need of having a comprehend understanding of their role in the handling characteristics of a vehicle. In this article, a general method for the optimization of steering system is presented. The investigation is focused on the geometrical parameters of a rack and pinion steering system, and their contribution on the handling characteristics. This kind of steering is common in medium class vehicles. A novel method is proposed to set the optimized geometry of the steering system, in particular its joint placements, by using a genetic-based approach. The cost function is composed of different criteria, which cover different aspects of handling characteristics. In order to eliminate the insignificant parameters, the sensitivity analysis is done using design of experiment method (DOE). A certified ADAMS model has been used as a benchmark to evaluate the presented model.</div>
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 ».