Numerical Simulation and Analysis of Closed-Loop Driver/Articulated Vehicle Dynamic Systems
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a preliminary investigation of the closed-loop driver/articulated vehicle directional dynamics using numerical simulation. To date, a lot of attention has been focused on investigating the closed-loop directional dynamics of driver/single-unit vehicle systems. Little effort has been paid to examining the closed-loop directional dynamics of driver/articulated vehicle systems. Compared with single-unit passenger cars, multi-unit articulated vehicles have unique directional dynamic characteristics. Generally, a driver's behavior for an articulated vehicle is different from that for a passenger car. To investigate the impact of driver behavior on articulated vehicle directional dynamics, three driver models based on dynamic responses of tractor, trailer and combined tractor/trailer, respectively, have been developed. The three driver models are tested and compared through the numerical simulations of a low-speed path-following and a high-speed lateral stability test maneuvers for a driver/articulated vehicle system. The numerical studies are conducted in a Simulink-TruckSim simulation environment in such a way that the driver model is designed using Simulink from Matlab software, and the articulated vehicle model is constructed in TurckSim multibody dynamic package, then, the computer simulation can be implemented by combining the driver and vehicle models. With the benchmark comparisons, the distinguished features of different driver models are revealed and their applicability is demonstrated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».