Adapting an Articulated Vehicle to its Drivers
Notice bibliographique
Résumé
A yaw plane model with limited roll-DOF of a five-axle tractor semitrailer is developed to study the open-loop directional dynamics of the vehicle. A driver model incorporating path preview, low and high frequency compensatory gains and time delays, and prediction of the vehicle state, is developed and integrated with the vehicle model. The coupled model is analyzed to investigate the vehicle design, which could be best adapted in view of the control limits of different driver, which are identified in terms of preview distance, reaction time and compensatory gain. A performance index based upon the vehicle path tracking, directional response characteristics and the driver’s steering effort is formulated and minimized using Gauss-Newton method to derive the desirable ranges of vehicle parameters, that could be adapted for drivers with varying skills. It is concluded that the adaptability and thus the directional performance of the vehicle can be enhanced through variations in the weights and dimensions, and compliant properties of the suspension, tire and the fifth wheel. The results of the study suggest that a driver with superior driving skill can easily adapt a vehicle with relatively large size, soft suspension and higher degree of oversteer. The results further show that the driver-adapted vehicle yields up to 33 percent reduction in the steering effort demand posed on the driver, while the roll angle and yaw rate response decrease by up to 40 percent.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».