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Enregistrement W1983929426 · doi:10.4271/2013-01-2496

Electromechanical Clutch Actuator: Design, Analysis and Experiments

2013· article· en· W1983929426 sur OpenAlexaff
Vikram Chopra, Anthony L. Smith, Jorge Angeles

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic and Pneumatic Systems
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClutchActuatorComputer scienceControl theory (sociology)Control engineeringEngineeringMechanical engineeringControl (management)Artificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">With the aim of producing innovative clutch actuation mechanisms for automotive transmissions, we are investigating a design based on power screws. The design strives to improve clutch actuation technology and minimize energy consumption by maintaining clutch lock-up independent of an external energy source. The system consists of a lead screw shaft-and-nut assembly, a clutch apply-plate, a set of wet clutch disks and a brushless DC motor. The clutch actuation assembly is separated from the clutch-pack via thrust bearings, which allows the use of a motor, while reducing the inertial load imposed by the conventional clutch-pack. A prototype of the design was fabricated and installed on a testbed, to mimic the installation of the actuator to replace the hydraulic components. A standard 12-disk clutch-pack of an automatic transmission was used within the apparatus. The formulation of the mathematical model of the entire testbed is described in this paper. The clutch-pack stiffness is modeled as a hardening spring, to account for its elastostatic behavior. The simulated response of the model was compared to its experimental counterpart, which allowed for a rough estimate of the model parameters. Compressive force testing of the apparatus using a load cell is included.</div></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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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