MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1595005346 · doi:10.4271/2007-01-0833

Using Quasi-linearization for Real Time Dynamic Simulation of a Quarter Vehicle Suspension

2007· article· en· W1595005346 sur OpenAlexaboutno aff
Stamat Stamatov, Mohan Krishnan, Sandra Yost

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Dynamics and Control Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuspension (topology)Vehicle dynamicsLinearizationQuarter (Canadian coin)Computer scienceControl theory (sociology)Car modelSimulationAutomotive engineeringEngineeringNonlinear systemPhysicsMathematicsArtificial intelligenceControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<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>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,964
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper seriesMême sujetVehicle Dynamics and Control SystemsTravaux en français237 207