Using Quasi-linearization for Real Time Dynamic Simulation of a Quarter Vehicle Suspension
Notice bibliographique
Résumé
<div class="htmlview paragraph">Real time dynamic simulation of mechanisms with kinematically closed loops requires solving systems of nonlinear differential algebraic equations (DAE). Examples of such mechanisms are racing car suspensions and certain robotic arms. Simulating such systems in real time requires significant computational power. This paper explores an alternative approach in an attempt to minimize computational effort. A hybrid, two-step approach is employed of first applying symbolic math methods followed by numerical simulation. Explored is the possibility of optimizing formulae and precalculating coefficients to speed up real time simulation. Quasi-linearization is suggested as a method of solving and simulating nonlinear DAE in real time. The equations of motion are linearized in every point of the state space. The result is a system of linear ordinary differential equations with varying coefficients. These coefficients are functions of the simulated system state space (positions and their first derivatives). A symbolic math package - Mathematica™ - is used to derive and simplify the varying coefficients. The derived coefficient functions and ordinary differential equations are simulated numerically by a Simulink™ model. Real time simulation is performed with C code generated from the Simulink™ model. To achieve maximum simulation speed, the paper explores precalculating the varying coefficients in lookup tables. The outlined process was applied to the simulation of a quarter car double wishbone suspension. The quasi-linearization approach provided numerically exact solutions for both small and large signal amplitudes. A vital requirement for successful simulation proved to be the selection of states to be actual physical values (positions of parts, and their derivatives). The validity of solutions was checked against iterative solution as well as standard linearized 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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».